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摘要
为提高雨天的交通安全,监控和预测行驶速度至关重要。文中的天气数据从高速公路沿线各摄像机附近的气象站获得,交通流量从收费数据中获得。首先统计分析,以定量展示降雨强度和交通流量对行驶速度与速度方差的影响,评估行驶速度的波动趋势。然后使用深度置信网络预测行驶速度,同时使用决策级融合方法,结合多源数据提高行驶速度的预测精度。所有分析均已在西安市绕城高速的历史数据上进行了验证。结果表明,降雨显著影响高速公路行驶速度,尤其在高峰时段,降雨时车辆的行驶速度急剧下降。利用收集的大量历史数据,通过融合降雨强度数据和交通数据将行驶速度预测的均方误差由19.02降到16.20。研究结果和预测算法将有助于智慧交通系统中使用物联网数据进行精确的交通控制。
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