本文選題：智慧城市 + 智能交通��； 參考：《電訊技術(shù)》2017年01期

【摘要】：為準(zhǔn)確、實時預(yù)測道路交通狀態(tài),通過分析影響交通的因素,利用決策樹算法對速度和環(huán)境因素等數(shù)據(jù)進行建模,確定交通擁堵發(fā)生的規(guī)則,在此基礎(chǔ)上結(jié)合實時的移動用戶和環(huán)境因素數(shù)據(jù)對交通狀態(tài)進行預(yù)測。以中國河北保定城區(qū)為例進行實驗,驗證了該方法的有效性。同時,研究發(fā)現(xiàn),基于決策樹算法進行道路交通狀態(tài)預(yù)測的方法具有較好的擴展性。
[Abstract]:In order to predict the traffic state accurately and in real time, by analyzing the factors affecting traffic, using decision tree algorithm to model the data of speed and environment factors, the rules of traffic congestion are determined. On the basis of this, the traffic state is predicted by combining the real-time mobile user and environment data. The effectiveness of this method is verified by taking Baoding City, Hebei Province, China as an example. At the same time, it is found that the method of road traffic state prediction based on decision tree algorithm has good expansibility.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)電子信息學(xué)院;廣州杰賽科技股份有限公司;
【基金】：國家發(fā)改委移動互聯(lián)網(wǎng)及第四代移動通信(TD-LTE)產(chǎn)業(yè)化專項(發(fā)改辦高技[2014]2328號) 粵港關(guān)鍵領(lǐng)域重點突破項目(2011A011305001)
【分類號】：U495

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 韓悅臻,曹三鵬;城市道路交通狀態(tài)指標(biāo)體系設(shè)計探討[J];公路;2005年06期

2 皮曉亮;王正;韓皓;孫亞;;基于環(huán)形線圈檢測器采集信息的交通狀態(tài)分類方法應(yīng)用研究[J];公路交通科技;2006年04期

3 勞云騰;楊曉光;云美萍;劉競宇;;交通狀態(tài)檢測方法的評價研究[J];交通與計算機;2006年06期

4 王偉;楊兆升;李貽武;劉新杰;陳昕;;基于信息協(xié)同的子區(qū)交通狀態(tài)加權(quán)計算與判別方法[J];吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2007年03期

5 戢曉峰;;城市道路交通狀態(tài)分析方法回顧與展望[J];道路交通與安全;2008年03期

6 李娟;羅霞;姚琛;;基于多源數(shù)據(jù)的交通狀態(tài)判定研究[J];鐵道運輸與經(jīng)濟;2009年03期

7 李清泉;高德荃;楊必勝;;基于模糊支持向量機的城市道路交通狀態(tài)分類[J];吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2009年S2期

8 強添綱;邱潔;;基于熵和耗散結(jié)構(gòu)理論的道路交通狀態(tài)演變機理[J];交通標(biāo)準(zhǔn)化;2010年Z1期

9 竇慧麗;王國華;;基于模糊聚類和判別分析的交通狀態(tài)提取算法[J];交通信息與安全;2010年02期

10 曹成濤;崔鳳;林曉輝;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通狀態(tài)模糊判別方法[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2010年21期

相關(guān)會議論文 前3條

1 郭義榮;張曉棟;董寶田;吳蕾;;基于模糊理論的交通狀態(tài)快速識別與躍遷轉(zhuǎn)變方法[A];2013年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（第四分冊）[C];2013年

2 竇瑞;云美萍;楊曉光;;基于視頻錄像的交通狀態(tài)判別算法準(zhǔn)確度評測[A];第七屆中國智能交通年會優(yōu)秀論文集——智能交通技術(shù)[C];2012年

3 余碧瑩;邵春福;;基于時空模型的道路網(wǎng)交通狀態(tài)預(yù)測[A];2008第四屆中國智能交通年會論文集[C];2008年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前9條

1 馬旭輝;城市道路交通網(wǎng)絡(luò)過飽和狀態(tài)信號控制方法研究[D];北京交通大學(xué);2016年

2 徐東偉;道路交通狀態(tài)多維多粒度獲取方法研究[D];北京交通大學(xué);2014年

3 宋淑敏;非常態(tài)下異常道路交通狀態(tài)信息獲取技術(shù)研究[D];吉林大學(xué);2012年

4 許昱瑋;VANETs中面向交通狀態(tài)的車輛主動探測方法研究[D];南開大學(xué);2012年

5 孫曉亮;城市道路交通狀態(tài)評價和預(yù)測方法及應(yīng)用研究[D];北京交通大學(xué);2013年

6 錢U，

本文編號：1798100