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基于移动通信的交通信息采集是智能交通系统中新兴的应用技术之一,将车载 手机定位到电子地图上是其应用的基础,而地图匹配技术则是解决车载手机定位的关键. 本文通过对车载手机行驶在不同的路网时所产生的基站切换数据信息,分析得到车载手 机实际运行时基站切换的基本规律;并结合电子地图的数据结构特点,对使用基站切换 数据进行地图匹配时需解决的难点问题展开研究;在使用基站切换对代替道路稳定切换 序列的方法的基础上,提出了结合切换对和基站源址的混合地图匹配算法.此算法可以缩 小待选路段集,有效处理交叉口和平行路段等复杂情况,提高匹配准确率.最后,选取广州 大学城为实地测试区域,验证了此算法的可行性. 相似文献
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排队长度作为评价信号交叉口运行效率的一个重要指标,能有效反映交叉口处的运行状况.传统排队检测模型大多基于线圈检测器,且模型假设过于理想化,本文提出一种面向低采样率浮动车数据、具有良好数据驱动性的信控交叉口在线排队长度检测方法,方法关键在于利用队尾浮动车位置估算最大排队长度.检测过程采用固定时间间隔,主要步骤包括地图匹配、等距划分交叉口进口道并统计停车点数量、判定队尾浮动车的位置、修正得到最大排队长度估计值.实测数据表明,此方法的精度与浮动车比率有直接的关系,在浮动车比率较高的许多主干路交叉口,精度可以达到理想效果,30 m以内的平均绝对误差对高峰期的排队检测依旧具有很大价值. 相似文献
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应用多层线性模型研究了降雨强度对城市道路交通流平均行驶车速的影响.研究资料包括道路特征数据(25个路段)、广州市城市道路交通流平均行驶车速数据(有效车速样本量超过160万)和降雨量数据(样本量93 462).采集时间从2011年6月至2012年4月一共330 d.基于以上大规模数据,应用多层线性模型(HLM),建立了一个降雨条件下道路交通流车速的短时动态预测模型.结果表明:交通流信息存在嵌套、分层的数据结构,相较于传统交通流研究方法,多层线性模型对交通流影响因素的研究将更为合理;降雨对车速的影响具有普遍的空间变异性,这是因为每个路段具有不同的物理特征;交通流的影响因素之间存在着显著的跨层交互效应,这与传统理论对交通流的认识不同;本文提出的降雨条件下交通流车速的短时动态预测模型具有路段适用性广的突出优点,这与大多数传统交通流模型适用范围较为狭窄的特点较为不同. 相似文献
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