基于大数据的道路拥堵对实时交通安全的影响研究

发布时间：2018-04-15 02:23

  本文选题：大数据 + 实时　； 参考：《山东交通科技》2016年02期

【摘要】：通过对主动实时交通监控策略的可行性评估操作和安全进行探讨,提高城市道路的系统性能,减少交通拥堵和事故风险。一定规模的网络覆盖、密集部署的探测系统是大数据系统连续收集丰富信息的前提。实时交通安全分析,揭示了拥堵对交通碰撞所产生的影响。研究碰撞分级标准,在适当的时刻根据拥堵程度做出安全警告。通过卡尔曼滤波和贝叶斯推理技术实现实时预测模型,直接和间接拥堵指标证实拥堵对追尾碰撞的可能性有重大影响。
[Abstract]:The feasibility evaluation operation and safety of active real-time traffic monitoring strategy are discussed in order to improve the system performance of urban roads and reduce traffic congestion and accident risk.A certain scale of network coverage, intensive deployment of detection system is big data system continuous collection of rich information premise.Real-time traffic safety analysis reveals the impact of congestion on traffic collisions.Study crash classification criteria and make safety warnings at the appropriate time according to congestion level.By using Kalman filter and Bayesian reasoning technology to realize the real-time prediction model, the direct and indirect congestion indicators confirm that congestion has a significant impact on the possibility of rear-end collision.
【作者单位】： 山东科技大学交通学院;
【基金】：山东科技大学科学研究基金资助,项目编号:2010AZZ194
【分类号】：U492.8

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