数据融合技术在路径诱导中的应用研究

• 作者: 徐建闽 金照
• 来源期刊: 交通与计算机
• 学科: 交通运输
• 关键词: 数据融合 路径诱导 交通路网 高阶神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 交通信息采集与处理
• 页码范围: 8-10
• 页数: 3页
• 分类号: U491
• 字数: 2971字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.004

摘要

数据融合技术是路径诱导过程中的一项关键技术.文中以数据融合技术中的高阶神经网络技术的研究为主,通过对交通路网的分析,建立模型,准确地预测交通有关数据信息.通过应用高阶流体神经网络技术,解决复杂的交通网络计算问题,分别得出行驶距离最短、运行时间最少、拥挤程度最低、道路质量最好4种行驶路线的优化数据,以满足用户的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐建闽		354	5014	38.0	50.0
2	金照		1	1	1.0	1.0