路段行程时间估计的浮动车数据挖掘方法

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：基于浮动车数据，提出一种信号配时信息缺失下的路段行程时间估计方法，由交叉口范围动态划分、路段影响范围划分、浮动车数据提取与路段行程时间估计4个模块组成，每个模块的实现均需借助于前一模块的输出。根据交叉口信号控制下的车辆行驶状态，在交叉口范围动态划分与路段影响范围划分2个模块中，利用密度法将单元路段划分为不同区域。根据路段行程时间估计原理，利用浮动车数据提取模块过滤掉受信号控制影响较大的浮动车数据，提取路段行程时间估计的目标数据。利用路段行程时间估计模块挖掘历史浮动车数据，根据浮动车目标数据点存在区域的不同，将浮动车数据分为3类，并对不同类型数据采取相应的断面通过时刻估计方法，建立基于不同数据条件下的行程时间估计模型。利用 VISSIM 软件对路段行程时间估计方法进行仿真验证，并与直接法和间接法进行对比分析。分析结果表明：对于粗粒度浮动车数据，路段行程时间估计方法的平均绝对误差和平均相对误差分别为12 s 和8．67％，优于传统的直接法与间接法。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/90752A/201406/663463640.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：数据挖掘方法 数据挖掘 cqvip 数据提取 HTML 智能交通系统 路段行程时间估计 浮动车数据 信号配时 粗粒度数据