排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 46 毫秒
1
1.
为提高城市道路行程时间估计模型的准确度和有效性,本文利用浮动车数据,依据对传统模型思路的总结分别建立了基于路段长度比例和点速度调和平均值的两种行程时间初阶估计模型,并利用统计学中的同分布融合思想建立了行程时间融合模型,以修正初阶模型结果的精度,弥补传统估计模型中准确度低、效率不高的缺陷。最后选取成都市具有代表性的路网区域为算例,验证了初阶模型假设分布的正确性,同时计算出融合模型路径总时间的平均偏差仅为12%,说明了融合模型的准确度和有效性。 相似文献
2.
交通流参数预测是交通流诱导和交通信息发布的重要依据.以信息颗粒为基 础数据分析单元,针对以往模糊时间序列模型存在的缺陷,提出一种新方法构建模糊时 间序列模型,该方法在挖掘数据内在信息关联的基础上,考虑时间变量影响下分析动态 可变的区域间隔长度.此方法主要特点是基于Gath-Geva 模糊聚类的时间序列分割,利用 模糊分割构造信息颗粒,以信息颗粒为数据单元,通过粒计算分析交通流参数动态变化 趋势.实验结果表明,基于粒计算的交通流参数预测可以预测合理的交通流参数置信区 间,比传统的参数数值预测可靠度更高,对于交通状态的动态分析具有指导意义. 相似文献
1