利用浮动车大数据进行稀疏路段行程时间推断

发布时间：2018-04-20 12:33

  本文选题：浮动车大数据 + 数据稀疏性　； 参考：《武汉大学学报(信息科学版)》2017年01期

【摘要】：针对利用实时浮动车数据估计路段行程时间时存在的数据稀疏性问题,提出了构建三层神经网络模型,以目标路段与邻接路段间的特征关系为输入、目标路段与邻接路段行程时间比值为输出,利用浮动车历史大数据获取路段之间的交通时空关联关系,继而用于路段行程时间的推断。采用武汉市2014年3~7月的浮动车GPS历史数据进行验证,得到的路段行程时间估计值的平均绝对百分比误差小于25%,证明了所提方法的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem of data sparsity in estimating the travel time of road sections using real time floating vehicle data, a three-layer neural network model is proposed, which takes the characteristic relationship between target sections and adjacent sections as input. The ratio of travel time between target section and adjacent section is output. Using floating vehicle history big data to obtain the temporal and spatial relationship of traffic between sections, and then use it to infer the travel time of road section. The GPS historical data of floating vehicle from March to July of 2014 in Wuhan are used to verify, and the average absolute percentage error of estimated travel time is less than 25, which proves the validity of the proposed method.
【作者单位】： 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;地球空间信息技术协同创新中心;
【基金】：国家863计划(2013AA122301) 国家科技支撑计划(2012BAH35B03)~~
【分类号】：U491

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本文编号：1777761