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原文传递 基于车联网的城市路网实时行程时间预测
题名: 基于车联网的城市路网实时行程时间预测
正文语种: 中文
作者: 黄叶娜;
关键词: 车联网;数据融合;行程时间预测
摘要: 近年来,车联网技术快速发展,其不仅具备车辆对车辆和车辆对路侧的联网通讯功能,而且还能提供交通信息的实时交换功能。在车联网条件下,假设所有车辆均为浮动车,则基于浮动车和交通检测器信息可构建城市路网的行程时间预测模型。该模型针对路网行程时间进行预测,并对浮动车实时和历史数据进行比较和分析。分析结果表明:使用浮动车实时数据预测的行程时间误差最小,但变异系数很高;而使用融合模型,则误差和变异系数都较低。
期刊名称: 公路交通技术
出版年: 2017
期: 03
页码: 121-125
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