一种城市交通大数据处理中多源数据自适应融合方法技术

本发明专利技术涉及一种城市交通大数据处理中多源数据自适应融合方法，针对城市路道路交通流数据种类繁杂且质量参差不齐的特点，结合城市道路交通流数据置信分析，实现对路网中多源交通流特征参数的融合。根据城市中实时产生大量的低精度数据，实行动态数据融合，为后期指标计算与管控决策提供了高精度数据保障；根据城市路网中各路口和路段的实时多源检测数据与其置信张量，利用证据理论确定最优融合组合，再以各数据源数据的置信张量加权求解数据融合结果。本发明专利技术能对城市交通大数据处理中多源数据进行有效的融合，自适应实时数据融合的精度高于一般数据处理方法，对获取高质量数据提供了有效的计算方法。

An Adaptive Fusion Method for Multi-source Data in Urban Traffic Large Data Processing

The present invention relates to an adaptive fusion method of multi-source data in urban traffic data processing. Aiming at the characteristics of complex types and uneven quality of urban road traffic flow data, combining with the confidence analysis of urban road traffic flow data, the fusion of multi-source traffic flow characteristic parameters in road network is realized. According to the real-time production of a large number of low-precision data in the city, the implementation of dynamic data fusion provides a high-precision data guarantee for the later index calculation and control decision-making; according to the real-time multi-source detection data and its confidence tensor of each intersection and section in the urban road network, the optimal combination of fusion is determined by using evidence theory, and then the data fusion is solved by weighting the confidence tensor of each data source. Fruit. The invention can effectively fuse multi-source data in urban traffic big data processing, and the accuracy of adaptive real-time data fusion is higher than that of general data processing method, thus providing an effective calculation method for obtaining high-quality data.

【技术实现步骤摘要】
一种城市交通大数据处理中多源数据自适应融合方法
本专利技术涉及智能交通系统领域，尤其涉及一种城市交通大数据处理中多源数据自适应融合方法。
技术介绍
近年来智能交通系统引发了大量研究人员的关注。智能交通系统作为一项综合应用产品，其涉及技术包括了信息技术、通信技术、控制技术、计算机技术、感知技术等等。另一方面，科技进步带来的是交通数据种类的增加，城市道路中出现的交通流检测设备也日趋多样。然而，数据驱动的智能交通系统受限于已有城市道路交通数据的数据质量，质量参差不齐的多源交通数据可能将会对后期交通信号管控产生灾难性的影响。作为大数据背景下实现交通精确管控的一个必要前提，城市交通大数据中数据融合方法设计的好坏将极大程度影响着后期决策算法的输入数据质量。因此设计高效的数据融合方法是提高数据质量，精简交通数据的重点。在涌现海量多源交通数据的现代城市路网中，同一交通流特征参数可由大量不同的检测器设备检测、提取得到(如指定时间段内平均车速可由微波检测器、路段卡口、当前路段经过车辆的GPS检测器等等检测得到)，同时将多源数据直接进行应用是非常困难的，因为表示同一含义的多源交通数据的质量参差不齐，而直接本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种城市交通大数据处理中多源数据自适应融合方法，包括如下步骤：(1)根据路口及路段的各数据源自身误差、实时环境因素计算试试多源数据的置信张量，具体包括数据为真的概率，数据为假的概率以及其不确定率；(2)定义数据融合的识别框架与框架内元素个数，识别框架定义Θ如下：Θ＝{Pa,Pe,Pu}  (1)其中，Pa表示数据为真的情况，Pe表示数据为假的情况，Pu表示数据的不确定程度；识别框架内模式的个数nΘ定义如下：nΘ＝card(Θ)  (2)(3)计算识别框架内各模式的组合方式；(4)计算各数据源的所有组合方式；(5)依次选取一组未知置信融合结果的组合，采取Dempster合成规则计算融合后数据...

【技术特征摘要】
1.一种城市交通大数据处理中多源数据自适应融合方法，包括如下步骤：(1)根据路口及路段的各数据源自身误差、实时环境因素计算试试多源数据的置信张量，具体包括数据为真的概率，数据为假的概率以及其不确定率；(2)定义数据融合的识别框架与框架内元素个数，识别框架定义Θ如下：Θ＝{Pa,Pe,Pu}(1)其中，Pa表示数据为真的情况，Pe表示数据为假的情况，Pu表示数据的不确定程度；识别框架内模式的个数nΘ定义如下：nΘ＝card(Θ)(2)(3)计算识别框架内各模式的组合方式；(4)计算各数据源的所有组合方式；(5)依次选取一组未知置信融合结果的组合，采取Dempster合成规则计算融合后数据的置信结果：Dem...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈国江，韩笑，杨曦，刘志，朱李楠，刘端阳，阮中远，申思，朱迪峰，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33