【摘 要】
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浮动车信息采集得到越来越广泛的应用.由于交通流数据采集的连续性,形成了海量的数据信息,所以建立一个历史数据库,可以为交通状态预测提供参考数据,同时有利于减少冗余信息.
【机 构】
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北京四通智能交通系统集成有限公司,北京交通发展研究中心
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浮动车信息采集得到越来越广泛的应用.由于交通流数据采集的连续性,形成了海量的数据信息,所以建立一个历史数据库,可以为交通状态预测提供参考数据,同时有利于减少冗余信息.本文基于交通信息的相关性和相似性特性,提出了根据浮动车采集的历史数据建立历史标准数据库的方法,包括数据存储的时间粒度划分方法和两种用于计算基本数据序列的算法,即直接求和判断法和综合评价判断法.最后利用北京快速路实测浮动车数据进行了实例计算和分析.计算结果表明,本文提出的算法是有效的.由于直接求和判断法具有简单、快速的优势,在实际应用中,建议采
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