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一种基于BP神经网络数据融合的MFD估测方法

摘要

本发明涉及神经网络技术方法领域,更具体地,涉及一种基于BP神经网络数据融合的MFD估测方法,将LDD估测法和FCD估测法所得的交通数据结合起来考虑,以车联网下100%联网车数据(Network Car Data,NCD)估测的交通参数为检验数据,分别建立路网加权交通流量和路网加权交通密度的BP神经网络数据融合模型,以便可获得更加准确的路网加权交通流量和路网加权交通密度,从而更加准确地估测路网MFD。在有固定检测器的路段,对固定检测器和浮动车所采集的交通数据进行BP神经网络数据融合,得到路段加权交通流量和加权交通密度;在没有固定检测器的路段,用浮动车采集的交通数据提取路段加权交通流量和加权交通密度。最后依据数据融合的路网加权交通流量和加权交通密度,估测路网MFD。

著录项

  • 公开/公告号CN109272746B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广东交通职业技术学院;

    申请/专利号CN201810950491.4

  • 发明设计人 黄良;林晓辉;曹成涛;李彩红;

    申请日2018-08-20

  • 分类号G08G1/01(20060101);G06N3/02(20060101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人李君

  • 地址 510800 广东省广州市花都区工业大道11号

  • 入库时间 2022-08-23 11:55:54

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