旅行时间预测相关论文
在智能设备飞速发展的今天,对用户位置信息进行收集、挖掘、分析来优化资源,提供更好的服务已成为普遍现象。现有的基于位置的服务......
在社会飞速发展、汽车等交通工具大范围普及的时代背景下,城市交通路网变得日益复杂化、多元化,因此对城市交通的承载能力也有了进......
近年,利用GPS装置收集动态路网交通信息的浮动车系统受到了世界各城市的广泛关注。日本实践表明:尽管浮动车系统的动态旅行时间信......
本研究利用倒传递类神经网路，单以资料本身进行路段旅行时间预测，避免建立高复杂度的模式以及环境所产生的干扰下，建立不失精准度......
公交旅行时间预测是提高公交服务可靠性、改善出行结构、缓解交通问题的关键技术之一.它涉及多种信息采集处理技术和复杂的模型与......
旅行时间是交通任务的重要参数,也是居民出行考虑的重要因素,在智能交通系统和基于位置的服务等领域均有重要应用,准确地预测旅行......
旅行时间是交通系统中一个重要的测量指标，精确的旅行时间预测对智能交通系统和先进交通信息系统发展有重要意义。数据采集技术为旅......
城市道路交通状况的预测，是实现未来路况查询、车辆动态导航等智能交通系统技术的关键。该文在分析浮动车数据的时间相关性的基础上......
路段旅行时间及其预测值是管理部门实施交通流组织,提供交通信息服务的重要依据,也是出行者合理选择出行路径的重要参考.文中基于......
针对城市路段旅行时间精准推送的不足,提出一种基于动态规划变点检测算法的旅行时间预测方法。以车牌识别数据为研究对象,利用R-FP......
针对"随着预测距离的增加,旅行时间预测的难度加大"的问题,提出了一种基于时空特征向量的长短期记忆(LSTM)和人工神经网络(ANN)的......
针对高速公路检测器铺设密度较低的现状,以高速公路联网收费数据为基础,开展收费站站间旅行时间预测研究。首先对从收费数据中提取......
城市干道旅行时间预测是实时交通运营管理与交通诱导的核心问题之一,也是出行者的重要需求。文中分析了济南市经十路采集的真实数......
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城市道路旅行时间预测是城市道路交通管理的重要支撑。研究了利用多源数据预测城市信号控制主干道旅行时间的方法。以2015年8月某......
为精确预测高速公路站间旅行时间,融合收费数据和微波车检数据开展预测.首先,基于两种数据源的预测结果,采用决策级融合策略;然后,......
旅行时间预测是城市智能交通系统的重要指标。本文采用深度学习中的长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法预测道......
城市道路的旅行时间预测,对于路径规划以及交通管理至关重要.尽管旅行时间预测会受路段依赖、时空相关性以及其他因素的影响,但现......
城市道路旅行时间预测是城市智能交通系统的重要支撑。选择深度学习中的四种长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)架......
随着我国机动车数量的不断增长,道路堵塞、交通事故等问题愈发严重。交通拥挤状态和旅行时间数据成为了交通管理者实施交通控制的......
近年来,城市道路交通压力不断膨胀、网路交通需求急剧增长,使得城市道路拥堵也日益加剧,时有伴随局部交通瘫痪等问题。交通拥堵不......
智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)是目前国际公认的缓解城市交通拥挤的最佳途径。道路交通信息是所有ITS项......
城市道路旅行时间预测不仅是城市交通信息服务系统必不可少的组成部分,也是城市智能交通控制和管理系统的重要支撑。精准的城市道......
城市道路旅行时间预测是城市智能交通管理系统和交通信息服务系统的重要基础。利用实测的车辆旅行时间数据,提出了进行城市道路旅......
