【摘 要】
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在交通运营与管理方面，高效的出行信息与路线指导信息系统具有重要的作用。交通流数据作为一个重要参数，可以为交通状况评估和城市交通评估提供关键数据参考，因此被广泛应用于智能交通系统中。 传统的交通流数据研究大都局限于单一数据源。单一的交通数据容易受采集设备、采集方法等因素的影响;而多源交通数据的融合，可以弥补单一数据源的诸多不足，得到比单一检测器更加完整、有效的交通数据。本文提出利用浮动车数据与线圈
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在交通运营与管理方面，高效的出行信息与路线指导信息系统具有重要的作用。交通流数据作为一个重要参数，可以为交通状况评估和城市交通评估提供关键数据参考，因此被广泛应用于智能交通系统中。
传统的交通流数据研究大都局限于单一数据源。单一的交通数据容易受采集设备、采集方法等因素的影响;而多源交通数据的融合，可以弥补单一数据源的诸多不足，得到比单一检测器更加完整、有效的交通数据。本文提出利用浮动车数据与线圈检测器交通数据进行融合，建立数据融合模型。
首先，对浮动车和线圈检测器两种交通流采集技术进行研究，对比两种交通数据的参数特性，分别对两种检测器的路段平均速度计算过程进行分析研究，并从时间匹配和空间匹配两个方面阐述了多源数据匹配的基本原理。其次，通过交通流异常数据筛选和缺失数据修复两个方面对数据进行预处理，以改善数据质量，提高数据融合结果的精度和可靠性。再次，在综合分析多源数据特性及其融合优势的前提下，结合粒子群优化算法(PSO)的全局搜索性能和RBF神经网络的自适应学习优点，建立PSO-RBF神经网络组合模型，实现对线圈检测器与浮动车路段平均速度的融合。最后，以北京市通顺路(林河南大街—集汇大街)为研究对象，利用拟合优度和误差指标对融合模型进行验证和分析，结果表明:相比单一数据源，PSO-RBF组合模型在准确性和稳定性方面都有了很大提高;相比GA-RBF、PSO-BP两种组合模型，PSO-RBF组合模型可更精确地进行交通数据融合，在实际数据验证中表现出更好的适应性。
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