基于知识与数据驱动的高速路车辆速度计算方法模型研究

• 作者: 彭大芹 罗裕枫 范兴容
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 智能交通系统 手机信令数据 车辆速度 平行道路 噪声数据
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2655-2660
• 页数: 6页
• 分类号: TP391|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0155

摘要

由于目前通过蜂窝基站定位的精度不够高和信令数据产生的不确定性,所以通过手机信令数据估计交通信息参数的精确度仍然是一个巨大的挑战.高速路车辆速度参数是评估道路服务质量最常研究的参数之一,目前基于手机信令数据的交通参数估计基本步骤为数据收集及预处理、地图匹配、用户路线匹配确定和交通信息参数估计.在此基础上,根据物理运动学知识,针对手机信令数据产生的不确定性和容易参杂平行公路噪声用户数据的影响,提出一种融合距离加权的改进车辆速度计算方法,并在此方法上进一步提出一种消除平行公路干扰数据的车辆速度计算方法,提高计算准确度.利用某移动公司提供的平台进行实例验证,并采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)作为性能指标,该方法模型性能均优于传统方法模型,并且平均绝对百分比误差比传统方法降低10％左右,具有重要的应用价值.