智能交通信息特征分析与处理系统设计

智能交通系统(ITS)的普遍应用与系统整合,使得交通信息越来越复杂,交通状态更加难以把握,信息处理面临新的挑战,本文的工作集中在以下三个方面:①剖析了ITS信息的特征——多源性、异构性和层次性;并指出交通状态作为最高层次的交通信息,具有双重属性的特点——客观、抽象、确定、连续性以及主观、形象、模糊、离散性。②分析了信息融合和数据挖掘技术在ITS信息处理中的重要价值,提出其信息处理的模式与流程。③设计出ITS信息处理系统的逻辑结构,实现了信息融合和数据挖掘技术的集成,体现出该系统的信息中心功能和平台支持功能。

基于环形线圈检测器采集信息的交通状态分类方法应用研究

在智能交通管理系统中,各种交通状态判别算法通常被用来进行道路环境中实时交通状态的判断。这些算法通常将外场设备采集到的实时交通流数据与既有的交通状态分类标准的特征作比较,来识别交通系统运行的状态。应用聚类分析方法,结合数据预备技术、交通工程技术对环形线圈监测系统采集的交通流基础特征数据进行融合挖掘,实现了一种交通状态分类方法。为智能交通系统的管理者和决策者提供了交通控制管理决策依据。并对交通管理控制系统中实时交通状态的判断识别提供了可靠的参照标准。