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在阐明ITS数据融合的意义及层次性的基础上，分析了数据层多源ITS数据融合及支持向量机的特点，根据支持向量机（SVM）的原理设计了利用支持向量机进行多源ITS数据融合的思路，并从支持向量机训练、训练结果评价以及支持向量机测试三个方面提出了该思路的实现步骤。在对日本阪神公路上堺入口的二源交通流数据进行支持向量机融合后，比较融合前后的数据，证明所提出的基于支持向量机技术的数据层多源ITS数据融合方法能够有效地进行数据质量控制，提高数据的精确度。     

船联网数据融合的信任模型

引入了主观信任评价及其期望概率的概念,通过统计方法评估船联网中各个节点的可信程度,结合KL距离计算节点的信誉度,从而建立了基于节点信誉度评价的数据融合信任模型.为避免影响融合的结果,模型在数据融合过程中保留信誉度较好的节点,摒弃低信誉的节点.模拟船联网网络结构进行仿真试验,分别采用4种不同的攻击方法对网络中部分节点进行攻击,试验分别按迭代100、200、300次进行.仿真结果表明:传统方法的数据融合准确率为78％,信任模型的数据融合准确率达到93％,结果更逼近真实数据,与传统方法相比有效提高了融合的准确性和可靠性.     

基于BP神经网络与D-S证据理论的路段平均速度融合方法

为精确估计路段平均速度,提出了基于BP神经网络与D-S证据理论的路段平均速度融合方法。通过训练完成的BP神经网络估计概率密度函数值,进而通过D-S证据理论进行数据融合,整合了BP 神经网络自学习的特点与D-S 证据理论推理的能力。提出了融合方法的框架,给出了具体的计算模型。利用京藏高速公路上的实测浮动车数据、微波检测器数据、车牌识别数据对融合方法进行了验证,并分析了当微波检测器失效时融合方法的鲁棒性。分析结果表明：融合数据的平均绝对误差百分率比仅使用浮动车数据或微波检测器数据分别提高了7．90％、20．72％,融合方法能够得到较好的效果。微波检测器失效的情况下,融合精度有所下降,但融合数据的误差仍然小于仅使用浮动车数据的误差,说明融合方法具有一定的鲁棒性。     

基于矩阵分析和D-S证据理论的时空数据融合及目标识别

在矩阵分析和D-S证据理论的基础上,给出一种时空数据融合的方法,并将它应用于飞机特征识别的数据融合中.实验结果证明了基于融合后的识别结果较单传感器的识别结果好,验证了这一方法的正确性和有效性.     

基于智能车辆的多传感器数据融合算法研究与分析综述

多传感器数据融合是20世纪80年代发展起来的一门新技术,将智能车辆中多个传感器采集的数据进行合成,并充分利用多感器数据间的冗余和互补特性,从而得出准确的环境信息用于地面车辆定位、车辆跟踪、车辆导航等。文章通过对现有的数据融合方法进行分类和归纳总结,对多传感器数据融合算法的研究和数据融合技术的应用情况进行阐述,为智能车辆多传感数据融合方面的研究提供参考。     

基于自适应权值的多分类器融合方法

提出了一种类似于聚类分析的融合方法，它通过分析样本在特征空间的分布，来估计分类器分类结果的可靠性，并根据各个样本的具体情况自适应地为各分类器赋予权值，从数据融合的层次上来说，这是一种介于特征级和决策级的融合方法。     

XML与Web网站融合技术研究与实现

在简要分析XML数据处理原理的基础上，提出了能融合XML的Web体系结构，着重研究了XML与Web网站的融合方法，包括Web页面设计方案、HTML访问XML数据方案、ASP和JSP访问XML文档方案，最后给出了一个基于XML的网上商场实例概要．     

基于多源交通数据融合的短时交通流预测

不同类型交通检测器所获取的交通数据中包含了不同的交通信息,交通流预测在交通管理与控制中具有重要作用,基于此,进行了多源交通数据动态加权融合和短时交通流预测。在综合分析多源数据特性及其融合优势的前提下结合遗传算法的全局搜索及小波神经网络的自适应学习优点,提出了基于多源数据融合与遗传-小波神经网络(GA-WNN)的短时交通流预测模型。通过实例验证分析,基于GA-WNN的交通数据融合方法比其他方法更有优势;同时,多源数据融合的预测精度优于单一数据源的短时交通流预测序列,从而能为交通管理者的判断决策与交通出行者的路径选择提供更准确、全面的交通信息。     

车辆定位系统中的信息融合方法

车辆定位系统(VPS)应用于ITS时，将有各种定位数据从各子系统传输到ITS共用信息平台并进行分析，这些数据具有不同的精度要求，因此对于定位信息融合方法的研究显得非常重要。本文分析了现有的各种先进的乍辆定位技术，并通过研究不同车辆定位系统的单独及混合应用提出信息融合方案，重点介绍了GPS-DR系统和DAB-GSM融合定位系统的原理和使用情况。     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

高速公路动态旅游时间推测的相关研究—结合传统和新兴的数据收集手段

准确的旅游时间推测对于先进的驾驶员信息系统（ATIS）而言是非常重要的一环，在相关的数据采集方面，虽然传统的线圈式车辆检测器仍居于主导地位，探测车（Probe Vehicle)也开始得到了越来越广泛的利用，由探测车收集到的数据可以单独利用或者和线圈探测器收集到的数据混合利用以推测高速公路上车辆的当前施行时间，而推测的精度则依赖于探测车在所有车辆中的百分比以及当时的交通状况，本文利用对都市高速公路的仿真分析，讨论了在不同的交通状况下，旅行时间推测精度和探测车百分比之间的关系，我们也利用了我种数据融合技术来结合使用线圈式车辆检测器和探测车的数据去推测车辆旅游，我们在研究中发现，即便结俣极有限的探测数据也能够显著的改善旅行时间推测的准确度，而且很有趣，最简单的数据融合的方法也是最准确的方法。     

城市道路交通动态检测数据融合算法实证研究

针对城市交通动态监测中单一类别交通检测器检测数据的局限性问题,基于城市交通数据检测系统不断完善的前提,依据城市交通运行状况分析需求,对多源动态交通检测数据融合算法进行实证研究,以地磁数据、GPS数据及视频数据作为数据源,运用多源数据融合法、基于LS-SVM的数据融合法和基于人工神经网络的数据融合法进行融合分析,并对比3种数据融合模型及其算法的性能,实证分析结果表明通过多源传感器数据融合处理后的数据比单一传感器数据质量有所提高,支持向量机和神经网络法的融合效果较为良好.     

路段服役质量评价指标权重确定方法

为了对路段服役质量或技术状况做出精准的评价以及计算各个在役路段综合质量得分，提出了一种将主观、客观权重融合，且能够全面反映评价指标区分度和重要性的复合权重确定方法。此方法依据道路各个评价指标的实测数据，计算指标的客观权重；考虑专家经验以及主观偏好，分别对评价指标的重要性进行打分，确定指标的主观权重；最后将客观权重与主观权重充分融合得到复合权重，并基于贵州省某二级公路路面技术状况数据对此方法进行了实例分析，结果表明此方法可使得评价结果更为准确。     

车载局部环境感知与多传感器数据融合

汽车智能导航控制技术是目前智能交通研究中一个非常重要的方向。提高车辆的智能化程度是一个重要方面，是公认的解决交通问题的重要途径之一。从技术的角度看，为了实现车辆智能化，车辆自主感知环境的能力还有待提高，因为自主感知环境能力正是智能化的基础。本试图分析一些影响车辆自主感知环境能力的物理因素，并在此基础上，以多传感器数据融合技术为出发点重点分析该技术在车载自主环境感知中的应用，并对多级数据融合联合交叉网络结构的方法做了重点介绍。     

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通过数据融合技术确定车辆实际运行轨迹,本文首先基于三角形相似原理和图形透视原理建立了通过视频图像提取车辆轨迹的模型．在分析视频数据与GPS数据优缺点的基础上,提出利用视频数据标定GPS数据状态的数据融合方法．为了能够标定视频检测器未覆盖的路段的GPS数据状态,提出了标志速度方法．利用融合的车辆实际轨迹,能够实现在线评价线控协调方案的效果,解决了已有需要假设条件评价线控协调方案性能方法的不足．     

基于混合现实的动车组车钩辅助检修方法研究

针对动车组车钩检修工作中存在的故障复杂化、维修方式老旧、检修手册内容滞后等问题，提出了一种基于混合现实技术的动车组车钩辅助检修方法，该方法借助混合现实和数据交互技术，构建了动车组车钩故障MR辅助检修总体模型和技术框架，研究了虚实注册融合、故障智能诊断、数据信息交互和检修辅助指导等关键技术，实现了基于Unity3D-HoloLens的手势识别，视线追踪等多样人机交互辅助检修方式。     

基于多源数据融合的城市道路网络宏观基本图模型

宏观基本图(MFD)是描述路网平均流量和平均密度的关系模型,在路网服务水平评估、区域控制和宏观交通建模中具有重要的作用.本文以路网加权流量和加权密度为MFD描述指标,提出了一种融合微波检测器数据和车牌识别数据的MFD构建方法.为了评估不同数据源下路网MFD的有效性,提出了采用状态比指标描述 MFD的差异性.以青岛市实际数据为例,分析了单一数据来源和融合数据下的MFD变化规律.结果表明,在路网中存在不同类型检测器时,融合模型仍能够精确描述路网MFD.     

数据融合技术在GPS数据处理中的应用

通过对GPS数据的处理,可以很方便的得到道路车速的统计值,但存在比较大误差,所以利用GPS数据分析道路车速之前,要对其做预处理来提高数据的可信度.根据数据融合的基本原理以及GPS数据的特点,本文采用了数据融合技术中的关联检验方法来对GPS数据进行处理.文章介绍了数据融合技术以及关联检验方法,最后以对上海大众出租汽车公司提供的出租汽车GPS数据的处理为例,讨论了关联检验在GPS数据处理中的应用.     

面向I TS共用信息平台的数据融合研究

信息融合系统通过关联系统的信息整合,为ITS共用信息平台的各种功能提供信息支撑.基于对ITS共用信息平台中数据的特点,数据预处理的分析,结合数据融合的级别,提出一种新的面向ITS共用信息平台的数据融合方法和技术,来满足智能交通各子系统的不同的数据需求.这种方法在技术上是可行的,具有一定的实用性和广泛的应用价值.