考虑多源不确定信息的路网交通拥堵状态辨识方法
拥堵状态辨识是道路运行状态评估的重要内容,是交通系统流量调控和管理的重要参考指标.在智能交通系统(Intelligent transport system,ITS)普及化程度越来越高的后交通时代,如何实现海量数据下对多源不确定交通拥堵状态的辨识是非常重要的内容.首先,基于多元集对分析建立一种新的路网交通拥堵状态刻画模型;然后,通过改进证据理论中Dempster组合规则实现交通信息融合,并推导出当前交通拥堵状态的准确表达值;最后,在数值模拟的基础上,使用重庆市南岸区的交通检测数据进行仿真分析,结果表明本方法能准确直观地反映出实时交通拥堵状态,具有潜在的实际应用价值.
集对分析、D-S证据理论、信息融合、交通拥堵状态辨识、冲突系数
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国家自然科学基金61573076,61304104,61663008;教育部留学归国人员科研启动基金2015-49;重庆市高等学校优秀人才支持计划2014-18;重庆市研究生教改重点项目yjg152011;重庆市高等教育学会高等学校2015-2016年教改项目CQGJ15010C;广东省石化装备故障诊断重点实验室开放式基金GDUPTKLAB201501
2018-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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