基于自然语言处理的交通拥堵程度评价

发布时间：2017-10-06 13:27

  本文关键词：基于自然语言处理的交通拥堵程度评价

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【摘要】：近年来,微博等社交媒体上出现了越来越多的道路交通信息。微博交通数据能够有效补充传统交通数据,为交通分析提供一个新维度。该文以微博数据为基础,总结了人们用自然语言表达交通拥堵程度的常用方式,采用模糊评价方法量化不同人用自然语言描述交通拥堵时的主观感受;采用模糊推理方法进行数据融合,综合评价多人用自然语言描述同一路段道路通行状况时该路段的交通拥堵程度。实验选取3个路段拍摄一定时长的实际路况视频,邀请受试者随机抽取视频片段并对该时刻的交通状况做出主观评价。实验融合评价结果与百度地图发布的实时路况具有一致性,验证了该方法的可行性。
【作者单位】： 清华大学自动化系;清华信息科学与技术国家实验室;
【关键词】： 交通工程 评价方法 模糊推理 自然语言
【基金】：国家自然科学基金重点项目(90924002) 国家自然科学青年基金项目(71301083) 清华大学自主科研项目(20151080412)
【分类号】：U491.265
【正文快照】： 交通拥堵是影响人们生活的社会现象,也是相关研究者密切关注和着力研究的学术课题。交通拥堵污染环境、浪费资源、降低社会效率,在给人们出行带来不便的同时,也会引发人们心理上的负面情绪。研究拥堵程度的评价方法,可以为交通诱导、出行决策等提供依据,进而缓解交通拥堵现象

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3 胡s，

本文编号：983039