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公开(公告)号：CN101034406A
公开(公告)日：2007-09-12
申请号：CN200710039110.9
申请日：2007-04-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式体系结构的多元数据源交通信息融合方法，包括以下步骤：1)服务器端将接收到的多元交通数据组包分发给各客户机端；2)经客户机端对数据进行校准后，发送至分布式融合平台数据接收模块；3)分布式融合平台将多元数据送至数据缓冲池暂存，根据数据规模将数据分配到不同的客户机端，同时从权值数据库读取权值，进行加权融合运算；4)将融合后的数据存放到统一的融合数据库中。根据实际交通的观察结果，对加权融合运算所用的权值数据库中不同数据的权值进行调整修改。本发明具备的有益效果在于：能获得准确的交通态势信息，有利于更快速准确合理地进行交通管理。
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公开(公告)号：CN1963847A
公开(公告)日：2007-05-16
申请号：CN200510110083.0
申请日：2005-11-07
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种预测公交车到站的方法，包括以下步骤：数据采集；数据预处理；处理建模；预测路况：结合历史模型库和当天路段状况的信息，预测出当天某一个时间点路段所处的状态；公交到站预测：实时接受公交车的行驶数据，判断出车站最近的一部公交车的具体位置，预测出此部公交车到公交站点之间的各个路段的未来的路况，计算出此公交车在各个路段上所消耗的时间，从而预测出到站的时间；建模更新。本发明方法在GPS数据基础上建立模型，可通过并行计算技术处理海量GPS数据，可有效地结合当天实时数据预测公交到站，由于数据源可以持久有效地不断供应路段数据，便可以不断更新各个路段的历史模型，从而更加有效地预测路况。使得预测公交车到站更加准确及时。
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公开(公告)号：CN1963847B
公开(公告)日：2011-03-09
申请号：CN200510110083.0
申请日：2005-11-07
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种预测公交车到站的方法，包括以下步骤：数据采集；数据预处理；处理建模；预测路况：结合历史模型库和当天路段状况的信息，预测出当天某一个时间点路段所处的状态；公交到站预测：实时接受公交车的行驶数据，判断出车站最近的一部公交车的具体位置，预测出此部公交车到公交站点之间的各个路段的未来的路况，计算出此公交车在各个路段上所消耗的时间，从而预测出到站的时间；建模更新。本发明方法在GPS数据基础上建立模型，可通过并行计算技术处理海量GPS数据，可有效地结合当天实时数据预测公交到站，由于数据源可以持久有效地不断供应路段数据，便可以不断更新各个路段的历史模型，从而更加有效地预测路况。使得预测公交车到站更加准确及时。
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公开(公告)号：CN100481084C
公开(公告)日：2009-04-22
申请号：CN200710039110.9
申请日：2007-04-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式体系结构的多元数据源交通信息融合方法，包括以下步骤：1)服务器端将接收到的多元交通数据组包分发给各网格计算节点；2)经各网格计算节点对接收到的多元交通数据进行校准后，发送至分布式融合平台数据接收模块；3)分布式融合平台将多元交通数据送至数据缓冲池暂存，根据数据规模将数据分配到不同的网格计算节点，同时从权值数据库读取权值，进行加权融合运算；4)将融合后的数据存放到统一的融合数据库中。根据实际交通的观察结果，对加权融合运算所用的权值数据库中不同数据的权值进行调整修改。本发明具备的有益效果在于：能获得准确的交通态势信息，有利于更快速准确合理地进行交通管理。
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