基于车联网大数据分析的实时路况检测系统

• 作者: 张长青 杨楠
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 车联网 GPS技术 改进模糊C均值聚类算法 实时路况
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 页码范围: 66-69,74
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 3119字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.08.014

摘要

为解决城市交通拥堵问题,给人们提供优质的出行体验,文中提出了基于车联网大数据分析的实时路况检测系统.使用GPS技术对行驶的车辆进行数据采集,通过数据清洗和数据修复得到样本集合,利用改进模糊C均值聚类算法对样本数据进行分析,得出各路段的平均车速,进而得到相应路段的交通状态.测试结果表明,该系统能够准确得获取道路上行驶车辆的交通数据,识别出当前路段的交通状态,从而证明了该系统设计的合理性和正确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨楠	长安大学信息工程学院	17	64	5.0	7.0
2	张长青	长安大学信息工程学院	8	17	2.0	3.0