文中首先提出基于浮动车数据的路段车速判别方法,通过数据验证其精度不能满足实用需求;然后,基于BP神经网络提出一种将浮动车数据、定点数据与道路交通参数进行多源融合的方法,并利用动量梯度下降算法对数据融合后的BP神经网络进行训练;最后,实验结果表明,数据融合后路段区间平均车速的相对误差平均值为2.58%,实现了对路网交通运行状态的准确判别。
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