史 岩, 董宏辉, 张 瑜, 单庆超, 刘 锴

(1.北京交通大学交通运输学院，100044 北京; 2.北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心， 100044 北京)



多源检测器的交通数据融合研究

史 岩1,2, 董宏辉1,2, 张 瑜1, 单庆超1,2, 刘 锴1,2

(1.北京交通大学交通运输学院，100044 北京; 2.北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心， 100044 北京)

为缓解城市交通拥堵、实时反映城市的交通状况，需要通过获取路网交通流参数来获取交通状态. 随着对交通流速度数据需求的全面性、有效性、准确性要求的提高，由某一种检测器获取的速度数据已经满足不了实际需求. 利用信息融合技术将多源检测器采集到的交通流数据进行处理，应用数据神经网络法、回归分析法对数据进行融合，得到更加丰富且质量更高的交通信息，从而在交通运营管理中为决策者提供有效的数据支持. 通过对本文提出的交通流参数获取技术及数据融合方法进行验证，本文的方法可行，结果可信.

数据融合； 神经网络法； 回归分析； 多源数据

0 引言

随着汽车保有量的提升，城市交通拥堵状况也日益严重[1]. 通过获取交通状态，能够反映城市交通的实时状况. 交通流速度是最能反映交通流特性且较容易获得的一个交通流参数. 通过使用检测器获取交通流速度能很好地反映交通状态，从而为交通管理者提供可靠的参考数据[2]. 多源检测器的交通信息经过数据融合以后能得到更加真实可靠的交通信息……