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一种基于RFID技术的路网交通流分析方法: 本发明公开了一种基于RFID技术的路网交通流分析方法，首先将RFID基站视为OD矩阵的出行端点，建立RFID基站网络，构建基于RFID技术的动态OD矩阵获取方法的基础。其次根据应用要求选定时间汇集度，在选定时间范围内将R...; 杜威郭建华; 文献传递

RFID交通数据时间覆盖率分析被引量：5: 2017年; 在交通状态判别领域,针对磁感应线圈的"时间占有率"参数得到广泛应用。由于RFID交通信息采集技术无法准确获得车辆占据检测区域内的时长,因此,基于对RFID数据特性的分析,提出时间覆盖率的概念及计算方法。选取7种时间汇集度进行时间覆盖率的计算,根据计算结果画出基站的时间覆盖率随时间汇集度变化的折线图,由折线图走势可对基站的工作状态、基站所在道路的流量大小及交通流的连续性做出初步判断。选取南京市区主干道上21个RFID基站的原始数据,对所提出的方法进行实例分析,发现基站的时间覆盖率折线图可分为3种类型:(1)日覆盖率小于100%;(2)日覆盖率等于100%,并且小时覆盖率至5min覆盖率接近于100%;(3)日覆盖率等于100%,并且小时覆盖率至5min覆盖率中出现了下降。每种类型的折线图对应一定的基站工作状态和道路交通流特性。由分析结果可看出,时间覆盖率这一指标对RFID基站自身性能评判和交通流状态分析都具有一定的实际意义。; 杨越思杜威宁丹郭建华; 关键词：智能交通系统

智能交通数据质量控制关键技术研究: 近年来，交通管理部门、出行者对于交通信息服务的要求日益提高。然而要获取实时、准确的交通信息，就必须以高质量的动态数据作为基础。当前对智能交通数据质量控制的研究重点主要在方法和模型的创新上，缺乏一套可指导用户使用的标准化流...; 杜威; 关键词：智能交通信息采集数据质量交通流参数

基于K近邻算法和支持向量回归组合的短时交通流预测被引量：51: 2017年; 为了提高短时交通流的预测精度,向交通管理部门和出行者提供更加准确可靠的交通信息,基于非参数回归与支持向量回归方法的特点,提出了一种混合预测模型(KNN-SVR)。该模型利用K近邻方法的搜索机制,重建与当前交通状态近似的历史交通流时间序列,然后利用支持向量回归原理实现短时交通流预测。针对实际的交通流数据,考虑预测路段上下游交通流的影响,对提出的KNN-SVR模型的预测精度进行了分析。研究结果表明:同时考虑预测路段和其邻近路段交通流影响的KNN-SVR模型具有更好的预测精度,其预测误差最小,平均为8.29%,而仅仅考虑预测路段交通流影响的KNN-SVR模型,其预测误差略高,平均为9.16%;KNN-SVR模型的预测精度优于传统单一的预测方法,如K-近邻非参数回归、支持向量回归以及神经网络方法。; 刘钊杜威闫冬梅柴干郭建华; 关键词：交通工程 K近邻算法支持向量回归短时交通流

RFID交通冗余数据检测及分析被引量：8: 2016年; 数据质量控制是智能交通系统应用建设的关键技术之一。基于对射频识别(RFID)数据特性的分析,将RFID冗余数据分为重复数据和相似数据,通过分析同一车辆的相邻过车时间来检测2类冗余数据。针对相似数据给出了冗余率曲线和冗余时间点的定义,解决了RFID交通数据中冗余数据的识别问题。针对2类冗余数据的特点,给出了2类冗余率的计算方法,提出了从基站和冗余率曲线走势2个角度出发对冗余率进行分析的方法,并给出了冗余数据的清洗方法。选取南京市区主干道上21个RFID基站的原始数据作为实例,对所提出的方法进行了验证。研究结果表明,21个基站采集重复数据的平均冗余率为0.006 2%,相似数据的平均冗余率为0.92%,说明RFID数据采集技术采集到的数据具有较高可靠性。同时,各个基站采集的数据中相似数据数量远远多于重复数据数量。观察不同形状的冗余率曲线发现,冗余率曲线呈趋于平缓和尾部上升的基站冗余率较高;冗余率曲线呈直线上升的基站冗余率较低。针对分析结果,给出了相应的质量控制措施以控制RFID冗余数据的产生。; 杨越思杜威宁丹郭建华; 关键词：智能交通系统

基于RFID的城市路网OD矩阵获取方法及时空特性分析被引量：4: 2016年; 为适应现代化城市交通管理对起讫点(origin-destination,OD)矩阵获取提出的要求,提出一种基于无限射频识别技术(RFID)的城市道路机动车OD矩阵获取方法。方法以设置在路网中的RFID基站作为机动车出行的起讫点,基于数据挖掘技术,对不同汇集度内通过起讫点的RFID车牌数据进行匹配,获取出行量数据并汇总得到OD矩阵。应用该方法对南京市某路网进行试验,获取并分析了OD出行矩阵的时间和空间特性。结果表明,提出的方法可获取任意给定时间汇集度下的OD矩阵,且获取的矩阵在时空特性趋势上符合实际交通状况,表明了所提出的OD矩阵获取方法的有效性。; 赵晓晓杜威周旭郭建华; 关键词：城市交通

RFID交通错误数据检测及分析被引量：4: 2016年; 数据质量控制是智能交通系统应用建设的关键技术之一。基于对无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)数据特性的分析,将RFID错误数据分为4类,并针对每一种错误类型的特点设计合理的识别算法,从而给出一套完整的错误数据检测方法及流程。提出了从基站、时间和错误类型等3个角度对RFID数据的错误率进行分析的方法,并选取南京市区主干道上21个RFID基站的原始数据作为实例,对所提出方法进行了验证。结果表明,21个基站采集的数据的平均错误率为0.044 3%,最小值为0.021 4%,最大值为0.080 7%,说明RFID数据采集技术所采集到的数据具有较高的可靠性,且数据错误率与车流量具有明显的正相关性。同时,各个基站采集的数据中车牌号字符串长度异常占所有错误类型比例的平均值为72.93%,最小值为42.24%,最大值为98.75%,表明电子标签写入信息出错是造成错误数据的主要原因。针对分析结果,给出了相应的质量控制措施以控制RFID错误数据的产生。; 杜威杨越思宁丹郭建华; 关键词：智能交通系统数据质量控制

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杜威