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基于多源数据融合的高速公路路网短时交通流参数实时预测
交通运输工程·土木工程 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于多源数据融合的高速公路路网短时交通流参数实时预测

    • High-speed highway road network short-term traffic flow parameters based on multi-source data fusion prediction

    • “在交通流预测领域，专家提出了基于多源数据融合的高速公路路网短时交通流参数实时预测方法，有效提高了预测精度。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第1期 页码：155-161
    • 作者机构：

      1.交通运输部公路科学研究院 安全中心，北京 100088

      2.港珠澳大桥管理局，广东 珠海 519060

    • 作者简介：

      高海龙（1965-），男，研究员，博士.研究方向：交通安全与智能交通.E-mail：ghl19650815@163.com

    • 基金信息：
      国家重点研发计划项目(2019YFB1600703)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221272    

      中图分类号： U491.1

    • 收稿：2022-10-12，

      纸质出版：2024-01-30

    移动端阅览

  • 高海龙,徐一博,刘坤等.基于多源数据融合的高速公路路网短时交通流参数实时预测[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(01):155-161. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221272.

    GAO Hai-long,XU Yi-bo,LIU Kun,et al.High-speed highway road network short-term traffic flow parameters based on multi-source data fusion prediction[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(01):155-161. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221272.

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