基于模糊信息提取计算的旅行时间预测方法
本文介绍了预测旅行时间的研究工作，基于模糊信息提取计算的方法对浮动车数据和固定车辆检测器数据进行信息提取计算，克服提供相对较差的精度的GPS数据和车辆检测器数据；本研究提出优化的人工智能(AI)为基础的模糊信息提取计算，利用自适应模糊推理系统并着重于改进模糊逻辑应用方法，以获得更精确的旅行时间预测。本文也通过在北京二环路东北部分的实地数据对模型进行校准和调整，用得到的结果与二环主路上安装的车牌照识别实测得到的旅行时间数据进行了对比分析，提出了改进的方法。
旅行者信息系统 旅行时间预测 浮动车数据 车辆检测器 信息提取 模糊推理
孙宇星 张可 刘浩
国家智能交通系统工程技术研究中心，北京 100088
国内会议
青岛
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2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）