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公开(公告)号:CN111724591B
公开(公告)日:2022-12-23
申请号:CN202010537046.2
申请日:2020-06-12
申请人: 重庆大学
摘要: 本发明公开了一种用于检测高速公路断面交通拥堵的三维McMaster方法,充分考虑了速度参数对流量和占有率的影响,分析流量、速度、占有率三者之间的相关关系,利用贝叶斯正则化BP神经网络将McMaster算法从二维参数空间拓展到三维参数空间,从而提高算法对交通拥堵的检测率。
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公开(公告)号:CN111724592B
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202010537175.1
申请日:2020-06-12
申请人: 重庆大学
摘要: 本发明公开了一种基于收费数据与卡口数据的高速公路交通拥堵检测方法,本发明考虑了综合利用收费数据和卡口数据来预测交通拥堵,数据来源具有多样性,利用卡口数据对收费数据进行补充,能够很好的解决相邻互通收费站间数据较少的问题,预测更加准确;采用高斯混合聚类算法分析道路运行状态,考虑周全,能全面模拟、分析道路的不同交通形态,科学性、全面性更高。
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公开(公告)号:CN111724592A
公开(公告)日:2020-09-29
申请号:CN202010537175.1
申请日:2020-06-12
申请人: 重庆大学
摘要: 本发明公开了一种基于收费数据与卡口数据的高速公路交通拥堵检测方法,本发明考虑了综合利用收费数据和卡口数据来预测交通拥堵,数据来源具有多样性,利用卡口数据对收费数据进行补充,能够很好的解决相邻互通收费站间数据较少的问题,预测更加准确;采用高斯混合聚类算法分析道路运行状态,考虑周全,能全面模拟、分析道路的不同交通形态,科学性、全面性更高。
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公开(公告)号:CN111724591A
公开(公告)日:2020-09-29
申请号:CN202010537046.2
申请日:2020-06-12
申请人: 重庆大学
摘要: 本发明公开了一种用于检测高速公路断面交通拥堵的三维McMaster方法,充分考虑了速度参数对流量和占有率的影响,分析流量、速度、占有率三者之间的相关关系,利用贝叶斯正则化BP神经网络将McMaster算法从二维参数空间拓展到三维参数空间,从而提高算法对交通拥堵的检测率。
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