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A BP neural network based information fusion method for urban traffic speed estimation

Engineering Sciences 2010年第1期8卷 77-83页

作者： qiu chenye zuo xingquan wang chunlu wu jianping School of Computer Beijing University-of Posts and Telecommunications Beijing 100876 China

Obtaining comprehensive and accurate information is very important in intelligent tragic system （ITS）. In ITS, the GPS floating car system is an important approach for traffic data acquisition. However, in this system, the GPS blind areas caused by tall buildings or tunnels could affect the acquisition of tragic information and depress the system performance. Aiming at this problem, a novel method employing a back propagation （BP） neural network is developed to estimate the traffic speed in the GPS blind areas. When the speed of one road section is lost, the speed of its related road sections can be used to estimate its speed. The complete historical data of these road sections are used to train the neural network, using Levenberg-Marquardt learning algorithm. Then, the current speed of the related roads is used by the trained neural network to get the speed of the road section without GPS signal. We compare the speed of the road section estimated by our method with the real speed of this road section, and the experimental results show that the proposed method of traffic speed estimation is very effective.

关键词： BP neural network data fusion traffic speed intelligent traffic system

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