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第卷第期交通运输工程学报年月文章编号基于神经网络与证据理论的路段平均速度融合方法李瑞敏马玮清华大学交通研究所北京清华大学土木工程系北京摘要为精确估计路段平均速度提出了基于神经网络与证据理论的路段平均速度融合方法通过训练完成的神经网络估计概率密度函数值进而通过证据理论进行数据融合整合了神经网络自学习的特点与证据理论推理的能力提出了融合方法的框架给出了具体的计算模型利用京藏高速公路上的实测浮动车数据微波检测器数据车牌识别数据对融合方法进行了验证并分析了当微波检测器失效时融合方法的鲁棒性分析结果表明融
第 卷 第 期 交 通 运 输 工 程 学 报
１４ ５ Ｖｏｌ．１４ Ｎｏ．５
年 月
２０１４ １０ ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒａｆｆｉｃａｎｄＴｒａｎｓｏｒｔａｔｉｏｎＥｎｉｎｅｅｒｉｎ Ｏｃｔ．２０１４
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文章编号： （ ）
１６７１１６３７２０１４０５０１１１０８
基于 神经网络与 证据理论的路段
ＢＰ ＤＳ
平均速度融合方法
１ ２
李瑞敏 ，马 玮
（ 清华大学 交通研究所，北京 ； 清华大学 土木工程系，北京 ）
１． １０００８４ ２． １０００８４
摘 要：为精确估计路段平均速度，提出了基于 神经网络与 证据理论的路段平均速度融合
ＢＰ ＤＳ
方法。通过训练完成的 神经网络估计概率密度函数值，进而通过 证据理论进行数据融合，
ＢＰ ＤＳ
整合了 神经网络自学习的特点与 证据理论推理的能力。提出了融合方法的框架，给出了
ＢＰ ＤＳ
具体的计算模型。利用京藏高速公路上的实测浮动车数据、微波检测器数据、车牌识别数据对融合
方法进行了验证，并分析了当微波检测器失效时融合方法的鲁棒性。分析结果表明：融合数据的平
均绝对误差百分率比仅使用浮动车数据或微波检测器数据分别提高了 、 ，融合方法
７．９０％ ２０．７２％
能够得到较好的效果。微波检测器失效的情况下，融合精度有所下降，但融合数据的误差仍然小于
仅使用浮动车数据的误差，说明融合方法具有一定的鲁棒性。
关键词：智能交通系统；路段平均速度；数据融合； 神经网络； 证据理论
ＢＰ ＤＳ
中图分类号： 文献标志码：
Ｕ４９１．１４ Ａ
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