基于固定式与移动式车辆检测数据的数据与信息融合方法

摘要

本发明公开了一种基于固定式与移动式车辆检测数据的数据与信息融合方法，包括将交通运输系统系统分解成若干个输入与输出子系统，获取各个子系统的多源检测器数据；使用历史交通数据集对所获取的数据进行校准；建立组合优化模型；据组合优化模型寻求上下游固定检测数据的最可能的匹配，将被标定的固定检测数据直接逐一匹配；利用基于人工智能的启发式禁忌搜索算法，对未被标定的固定检测数据进行逐一匹配。本发明的有益效果在于，匹配精度明显优于基于单一数据源的匹配精度，数值实验表明精度提高15％‑20％。同时，能够更好的描述个体出行状况(如通行时间)，实验表明该方法得到的个体通行时间均方根差和基于平均通行时间的估算结果相比提高15％‑21％。