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OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用：99美元
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基础交通信息融合方法综述
, PP. 111-116
Keywords: 智能交通系统,基础交通信息融合,实时交通信息预测
Abstract:
文章介绍了几种经典算法在基础交通信息融合中的应用,包括卡尔曼滤波、人工神经网络、统计分析(加权平均,指数平滑法,平均值的递推估计算法),以及交通流量和行程时间预测方法。各种方法均通过实际验证其有效性及可靠性。融合后的数据能够满足智能交通系统的子系统ATMS相关应用领域对信息的精度要求,为下一步的交通状态估计提供可靠信息。
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