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基于随机抽样GMM的城市交通运行状态模式分类被引量：1: 1; 作者姚博凡邓红平蔡铭《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期36-42,共7页; 针对城市交通运行状态模式分类研究实验对象单一、标准方法适用性较差的问题,提出一种基于高斯混合分等级随机抽样聚类的交通运行状态模式分类方法。采用相对速度作为聚类指标,利用分等级随机抽样的方法,从组成城市路网6种主要道路等级... 展开更多; 关键词智能交通系统相对速度交通运行状态模式分类高斯混合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于时空特征向量的城市快速路交通状态长时段预测被引量：3: 2; 作者姚博凡邓如丰 +1 位作者熊宸蔡铭《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期115-123,共9页; 针对交通状态长时段预测问题,提出了基于时空特征向量的长时段交通状态预测模型。该模型在分析交通状态变化时空关联性的基础上,构建了表征交通状态变化规律的时空特征向量,包括时间轴特征、路段历史平均交通状态特征、时间常发拥堵特... 展开更多; 关键词长时段预测支持向量机交通状态时空特征向量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于速度数据的GPS时间延迟精确测量方法被引量：4: 3; 作者伍洪俊张辉 +1 位作者庄儒耀曾桓涛《电子测量技术》 2014年第11期106-108,共3页; 针对GPS与MIMU数据融合中关于数据同步的问题,提出一种基于速度数据精确测量GPS时间延迟的方法。基于最小误差估算方法的数理统计理论,该方法以同步接收GPS信号和汽车脉冲车速为数据基础,对GPS的信号延迟进行精确计算。同时,针对该方法... 展开更多; 关键词 MIMU/GPS数据整合 GPS延迟汽车速度脉冲; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于兴趣点与导航数据的手机信令数据出行方式识别被引量：9: 4; 作者钟舒琦邓如丰 +1 位作者邓红平蔡铭《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期87-96,共10页; 手机信令数据具有样本量大、采集成本低、跟随性强等优势,基于手机信令数据的居民出行特征分析具有重要意义。文章针对手机信令数据,设计了一套用户出行特征分析的框架,包括数据清洗、轨迹点分析、出行链提取、兴趣点分析与出行方式识别... 展开更多; 关键词手机信令出行方式识别导航数据兴趣点; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机抽样GMM的城市交通运行状态模式分类被引量：1: 1; 作者姚博凡邓红平蔡铭; 机构中山大学智能工程学院广东省智能交通系统重点实验室佛山交通运行监测中心; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期36-42,共7页; 基金国家重点研发计划(2018YFB1601001) 佛山市交通运输局项目(440600-201811-215001-0017)。; 文摘针对城市交通运行状态模式分类研究实验对象单一、标准方法适用性较差的问题,提出一种基于高斯混合分等级随机抽样聚类的交通运行状态模式分类方法。采用相对速度作为聚类指标,利用分等级随机抽样的方法,从组成城市路网6种主要道路等级的路段中分别进行随机采样,在此基础上比较不同采样数下的聚类结果。实验结果表明:当采样路段数在3000条以上时,该方法NMI指标维持在0.95以上,聚类结果基本保持稳定;当交通运行状态模式数为5时最为合理,与其他模式数的结果相比,此时聚类中心没有明显重合,DBI指标最小;与国标、FCM和K-means聚类方法相比,该方法的整体分类效果更优,符合聚类指标的分布特点,与聚类指标的相关性更高。; 关键词智能交通系统相对速度交通运行状态模式分类高斯混合模型; Keywords Intelligent Transportation System(ITS) relative speed traffic operation status mode classification Gaussian Mixture Model(GMM); 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时空特征向量的城市快速路交通状态长时段预测被引量：3: 2; 作者姚博凡邓如丰熊宸蔡铭; 机构中山大学智能工程学院广东省智能交通系统重点实验室佛山交通运行监测中心; 出处《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期115-123,共9页; 基金国家重点研发计划(2018YFB1601000) 中央高校基本科研业务费(19lgpy290)。; 文摘针对交通状态长时段预测问题,提出了基于时空特征向量的长时段交通状态预测模型。该模型在分析交通状态变化时空关联性的基础上,构建了表征交通状态变化规律的时空特征向量,包括时间轴特征、路段历史平均交通状态特征、时间常发拥堵特征和上下游路段的历史交通状态特征。单路段预测实验结果表明,模型预测准确度较高,全天预测准确度在90%左右,高峰预测准确度在80%左右。此外,与单一时间特征相比,提出的时空特征向量能显著提高预测准确度。多路段的实验结果表明,基于时空特征向量的SVM预测方法具有较好的普适性,全天平均预测准确度达到了95%左右,高峰平均预测准确度达到了88%左右。; 关键词长时段预测支持向量机交通状态时空特征向量; Keywords long-term prediction support vector machine traffic status spatio-temporal eigenvector; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于速度数据的GPS时间延迟精确测量方法被引量：4: 3; 作者伍洪俊张辉庄儒耀曾桓涛; 机构佛山市交通运行监测中心中山大学智能交通研究中心; 出处《电子测量技术》 2014年第11期106-108,共3页; 文摘针对GPS与MIMU数据融合中关于数据同步的问题,提出一种基于速度数据精确测量GPS时间延迟的方法。基于最小误差估算方法的数理统计理论,该方法以同步接收GPS信号和汽车脉冲车速为数据基础,对GPS的信号延迟进行精确计算。同时,针对该方法进行数据采集实验和分析,验证通过该方法计算的GPS信号延迟具有稳定性和可靠性,可以应用于GPS与惯性导航系统进行数据融合等场合。; 关键词 MIMU/GPS数据整合 GPS延迟汽车速度脉冲; Keywords MIMU/GPS integration GPS delay vehicles＇ speed pulse; 分类号 TP2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于兴趣点与导航数据的手机信令数据出行方式识别被引量：9: 4; 作者钟舒琦邓如丰邓红平蔡铭; 机构中山大学智能工程学院广东省智能交通重点实验室佛山市交通运行监测中心; 出处《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期87-96,共10页; 基金国家重点研发计划(2018YFB1601001)。; 文摘手机信令数据具有样本量大、采集成本低、跟随性强等优势,基于手机信令数据的居民出行特征分析具有重要意义。文章针对手机信令数据,设计了一套用户出行特征分析的框架,包括数据清洗、轨迹点分析、出行链提取、兴趣点分析与出行方式识别;基于兴趣点、路网数据与导航数据将用户的出行方式划分为驾车、公交、步行与骑行四种模式。结果表明,结合兴趣点与导航数据后,用户出行方式的识别正确率得到明显提升,与仅使用导航数据的识别算法相比,所提出的结合兴趣点与导航数据的算法正确率提升超过10%,具有较高的识别准确率。; 关键词手机信令出行方式识别导航数据兴趣点; Keywords mobile phone data traffic mode recognition navigation data point of interest; 分类号 U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于随机抽样GMM的城市交通运行状态模式分类	姚博凡邓红平蔡铭	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于时空特征向量的城市快速路交通状态长时段预测	姚博凡邓如丰熊宸蔡铭	《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于速度数据的GPS时间延迟精确测量方法	伍洪俊张辉庄儒耀曾桓涛	《电子测量技术》	2014	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于兴趣点与导航数据的手机信令数据出行方式识别	钟舒琦邓如丰邓红平蔡铭	《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2020	9	在线阅读下载PDF 职称材料