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山东大学学报(工学版) ›› 2008, Vol. 38 ›› Issue (6): 37-40.

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基于信息素模型的交通异常预测研究

姜群 王华秋 张光建 蒋鹏   

  1.  姜群 王华秋 张光建:重庆工学院计算机科学与工程学院, 重庆 400050; 蒋鹏:重庆工学院商贸信息学院, 重庆 400050
  • 收稿日期:2008-05-30 出版日期:2008-12-16 发布日期:2008-12-16
  • 作者简介:姜群(1959-),女, 重庆人,副教授, 双硕士, 研究方向为智能计算及应用、生物信息及应用等. E-mail:jq@cqit.edu.cn
  • 基金资助:

    重庆市自然科学基金计划项目基金资助项目(CSTC2006BB2397); 重庆市教委科学技术研究项目基金资助项目(KJ060611)

Traffic  prediction based on the pheromone model  

  1. JIANG Qun ,WANG Hua-qiu,ZHANG Gang-jian:The College of Computer Science, Chongqing Institute of Technology, Chongqing 400050, China;
    JIANG Peng:The College of Business Imformation, Chongqing Institute of Technology, Chongqing 400050,  China
  • Received:2008-05-30 Online:2008-12-16 Published:2008-12-16

摘要:

针对准确收集交通堵塞数据难以及交通事故数据少、信息弱的特点,提出一种基于信息技术的交通预测方法,该方法不需要过去的数据及对数据的分析处理,而采用了传感技术和昆虫传递信息的机理.仿真实验结果表明其预测准确度高于时间序列中的滑动平均法.

关键词: 传感器; 代理; 堵塞

Abstract:

It is hard to precisely collect data of traffic congestion,  and adequately collect data of traffic accidents. Therefore, the information used to predict traffic congestion and accident is very weak.  A traffic prediction method was proposed, which uses sensors and mechanism of insects passing information rather than data collection and analysis. The simulation results show that the pheromone prediction method has higher accuracy than the moving average.

Key words: sensor; agent; congestion

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