基于多源交通数据的路网OD分布动态估计

首先,利用小波(DWT)对交通流进行低频率、高频率的分割;其次,利用BPNN与GRU网络,对高低频序列进行加权累加;最后,将预测结果输入KNN道路状态判别模型中,从而达到交通状况的预报目的。将视频车辆牌照识别、GPS等道路信息与其他路段的交通流数据相结合,利用多源异质数据,建立通用交通网络中的交通量动态估算模型。