基于AF-SVR的城市快速路多源交通信息融合研究

• 作者: 丁宏飞 刘博 李演洪 秦政
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 交通运输
• 关键词: 多源交通信息 信息融合 支持向量机回归 城市快速路 鱼群算法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 266-270
• 页数: 5页
• 分类号: TP181|U121
• 字数: 4347字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1506-0107

摘要

针对单一检测器所得到的交通数据不能够全面准确地反映实际的交通状态,提出一种基于AF-SVR模型的城市快速路多源交通信息融合的方法.首先通过将相同路段中不同检测器的速度数据作为学习样本输入到支持向量机回归模型(Support Vector Regression,SVR)中进行训练.然后利用鱼群算法(Artificial Fish,AF)对支持向量机回归模型中的参数进行优化,获得最优的信息融合模型,用于多源交通信息的融合,输出为能准确反映真实交通状态的速度数据,并用人工采集的速度数据作为真值进行验证.最后将此方法应用于成都市三环快速路路段上的多源交通信息融合,取得了令人满意的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁宏飞	西南交通大学交通运输与物流学院	21	167	7.0	11.0
3	刘博	西南交通大学交通运输与物流学院	23	190	6.0	13.0
6	李演洪	西南交通大学交通运输与物流学院	8	55	4.0	7.0
7	秦政	西南交通大学交通运输与物流学院	6	59	4.0	6.0