基于历史数据的高速多义路径概率识别方法

• 作者: 丁维龙 徐刚 赵卓峰 路珊
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 数据缺失 多义路径识别 概率 历史数据
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 217-221
• 页数: 5页
• 字数: 3663字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006990

摘要

高速公路多义路径问题是指如何在具有多条可选路径的高速公路网中确定车辆的一条驶经路径.目前普遍采用的基于识别点的多义路径识别方法在某些情况下(如设备故障、环境亮度或透明度不够等)存在识别率低的问题,导致一些时段存在车辆多义路径难以识别.针对以上情况,本文提出一种基于历史数据的多义路径概率识别方法,通过基于路段的聚类方法计算各路段概率值,然后结合贪心算法找出车辆的驶经路径,用来在识别设备故障时辅助识别多义路径.该方法可以有效的在识别设备故障时识别多义路径,提高了该方法的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵卓峰	北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室	27	288	9.0	16.0
2	丁维龙	北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室	16	78	4.0	8.0
3	路珊	北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室	2	1	1.0	1.0