基于车联网信息融合多Agent方法的交通事件检测
本文选题：交通工程 切入点：车联网 出处：《长安大学学报(自然科学版)》2014年04期
【摘要】：针对当前交通事件发生过程及状态自动识别的不足,围绕车联网道路交通信息所体现出的新特性,提出基于多Agent的车联网信息融合方法(VIFMA)。通过在多Agent间引入决策关联矩阵进行信息交互,将车联网道路交通信息融合建模为Agent决策问题,从而实现对交通事件的自动检测。仿真试验结果表明:VIFMA能较好地区分出交通事件发生过程中自由流、拥堵加剧和拥堵消散3类状态,揭示拥堵加剧状态与拥堵消散状态之间存在一定的"粘黏";对比试验显示VIFMA具有更良好的容错性能和平稳特性。
[Abstract]:In view of the deficiency of automatic recognition of the process and status of the current traffic events, the new characteristics of road traffic information based on the vehicle network are presented. This paper presents a method of vehicle networking information fusion based on multiple Agent. By introducing a decision correlation matrix between multiple Agent for information exchange, the road traffic information fusion of vehicle networking is modeled as a Agent decision problem. The simulation results show that the free flow, congestion increase and congestion dissipation can be distinguished from the free flow in the process of traffic events, and the simulation results show that the free flow can be divided into three types: free flow, congestion aggravation and congestion dissipation. It is revealed that there is a certain "stickiness" between congestion aggravating state and congestion dissipating state, and the comparison experiment shows that VIFMA has better fault-tolerant performance and stable property.
【作者单位】： 江苏大学汽车工程研究院;四川航天职业技术学院计算机系;
【基金】：国家自然科学基金项目(51108209,61203244) 交通运输部信息化项目(2013-364-836-900) 江苏省自然科学基金项目(BK2010339) 江苏省高校自然科学基金项目(10KJD580001) 江苏省博士创新金项目(CXLX11_0593) 江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD) 江苏大学大学生科研立项项目(12B086,Y12A109,12A321)
【分类号】：U495
【参考文献】
相关期刊论文 前6条
1 杨兆升;冯金巧;张林;;基于卡尔曼滤波的交通信息融合方法[J];吉林大学学报(工学版);2007年05期
2 刘唐;彭舰;杨进;汪小芬;;基于物联网的智能交通流探测技术研究[J];计算机科学;2011年09期
3 王宏刚;;客运专线综合运营调度系统Agent结构和规则描述[J];交通运输工程学报;2008年06期
4 杨长盛;陶亮;曹振田;汪世义;;基于成对差异性度量的选择性集成方法[J];模式识别与人工智能;2010年04期
5 任江涛,张毅,李志恒,胡东成;智能交通系统信息特征及亟待解决的相关问题[J];信息与控制;2001年06期
6 胡启洲;刘英舜;郭唐仪;;城市交通拥堵态势监控的时空分布形态识别模型[J];交通运输系统工程与信息;2012年03期
【共引文献】
相关期刊论文 前10条
1 葛宇;梁静;;基于GIS的交通监控信息可视化处理[J];成都电子机械高等专科学校学报;2007年01期
2 代扬 ,余洪山;智能交通系统的远程图像监控设计[J];电子技术;2004年05期
3 谢嘉孟,汤燕生,杨东辉;智能交通系统中的软计算技术[J];广东公安科技;2003年04期
4 秦小虎,黄席樾;基于数据仓库模型的ITS数据重构[J];公路;2003年07期
5 谢嘉孟,彭宏,周兵,杨东辉;基于数据挖掘技术的智能交通信息分析与决策研究[J];公路;2004年04期
6 戢晓峰;刘澜;吴其刚;;基于粒度计算的交通管理决策支持[J];公路;2008年10期
7 王明军;李志恒;张毅;;基于UTC/SCOOT的城市交通控制管理平台设计与应用[J];公路交通科技;2006年06期
8 刘澜;戢晓峰;;基于Vague集的道路交通状态决策信息融合[J];公路交通科技;2009年05期
9 戢晓峰;;基于粗糙集的路网瓶颈路段识别方法[J];公路交通科技;2009年09期
10 丛玉良;陈万忠;孙永强;陈建;;基于联合卡尔曼滤波器的交通信息融合算法研究[J];公路交通科技;2010年07期
相关会议论文 前3条
1 许志海;崔铁军;吴正升;;车辆自导航系统的一般性问题探讨[A];中国地理信息系统协会第三次代表大会暨第七届年会论文集[C];2003年
2 贾宁;马寿峰;朱宁;刘建美;;城市交通的信息构建初探[A];系统工程与和谐管理——第十届全国青年系统科学与管理科学学术会议论文集[C];2009年
3 陈婧;谢磊;李备;;水路交通中的卡尔曼滤波算法综述[A];第七届中国智能交通年会论文集[C];2012年
相关博士学位论文 前10条
1 汤e，
本文编号：1692150
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