[1]徐武 杨印根 周卫东 吴克捷.智能交通系统模型的算法分析与改进[J].计算机技术与发展,2006,(12):162-165.
　XU Wu,YANG Yin-gen,ZHOU Wei-dong,et al.Analysis and Improvement of Algorithms for ITS Model[J].,2006,(12):162-165.
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智能交通系统模型的算法分析与改进()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2006年12期
页码:
162-165
栏目:
应用开发研究
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Analysis and Improvement of Algorithms for ITS Model
文章编号:
1673-629X（2006）12-0162-04
作者:
徐武 杨印根 周卫东 吴克捷
江西师范大学计算机信息工程学院
Author(s):
XU Wu;  YANG Yin-gen;  ZHOU Wei-dong;  WU Ke-jie
College of Computer Information Engineering, Jiangxi Normal University
关键词:
智能交通系统; 协方差矩阵; 旅行时间估算; 最优路径选择; 算法
Keywords:
ITS;  time dependent covarianee matrix;  traveling time estimation;  selection for optimal routing;  algorithm
分类号:
TP18 O157.6
文献标志码:
A
摘要:
对智能交通系统中的求路段平均速度和平均旅行时间的算法进行了改进，采用间接法对路段平均行驶时间进行估测和对最优路径进行选择。通过收集多点的检测数据，在采用两点速度逼近平均速度的方法的同时，引入改进的流量融合技术来对某一路段的平均速度进行估测。在求平均旅行时间时，考虑到各路段旅行时间相互关联的情况，通过构造一个时间相关的协方差矩阵来描述各路段之间的相关性，与传统的算法相比，在实时更新方面更具优势
Abstract:
In this paper, some conventional algorithms are improved by using＇ the indirect method. These algorithms are about mean velocity and traveling time in individual links of ITS model. In these algorithms, avetage velocity is estimated by introducing a renewed method of fusing traffic density and two extreme point velocities. Especially,traveling times on individual links are mutually correlated in practice. A time dependent covariance matrix is designed to quantify such a time - varying correlation relationship between each two individual links. The new algorithm is better than old one in real - time update

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备注/Memo

备注/Memo:
徐武（1977-），男，江西临川人，助教，硕士研究生，研究方向为计算机系统结构与网络技术；杨印根，教授，研究方向为计算机应用和工业自动化
更新日期/Last Update: 1900-01-01