免费论文摘要：鉴于无线挪动定位的交通讯息处置本领接洽与实行

路途交通讯息是智能交通体例的要害参数，但是鉴于保守交通传感器的路途消息搜集办法生存高加入、低掩盖、树立周期长等题目。因为无线挪动数据高掩盖率，低本钱等特性，运用无线挪动定位数据举行路况消息计划正在遭到越来越多的关心。国表里关系接洽职员在该范围做了洪量的处事，现有的处置本领重要分为两大类：沿用高精度定位数据计划路况消息；沿用鉴于基站切换定位数据计划路况消息。因为高精度定位数据本钱较高且波及用户秘密题目，在现有前提下难以大范围搜集，没辙真实表现无线挪动数据特性。而鉴于切换定位的路况计划办法因为其定位精度较低，很难精确的估计出车辆的行驶轨迹，现有办法多是沿用本质路测办法举行路网切换标定，没辙满意大范围本质运用须要。正文在对现有算法优缺陷的深刻接洽和对本质数据特性领会的普通上，提出了一套完备的鉴于无线挪动定位的交通讯息处置本领，囊括数据预处置、路途估计和路况消息计划。经过对无线挪动数据可用性举行领会，决定处置周期，并贯串特殊数据特性提出了数据预处置本领，灵验地处置了车载大哥大数据辨别题目；对准鉴于切换的无线挪动数据特性，正文在保守的路途估计算法的普通上提出了一种新的路途采用战略，胜利地将低定位精度下的灵验路途采用题目变化为数据分门别类题目；同声，引入一种鉴于多项式核因变量的赶快SVM分门别类算法，行将运用多项式核因变量的 SVM 分门别类计划因变量打开为对于待分门别类向量各重量的多项式，分门别类时经过计划各个多项式的值获得分门别类截止，使分门别类计划量和扶助向量数目无干，同声又保持了十足扶助向量的消息，处置了路途采用战略安排所激励的同一齐链上消息的不确凿题目和规范SVM算法的低分门别类功效题目，进而灵验的保护路况计划的精确性和及时性。在此普通上，正文安排并实行了一个鉴于无线挪动定位的交通讯息处置体例。以老练浮动车体例供给的路况消息为规范数据举行体例尝试，截止表白现有体例的灵验数据辨别率胜过78%，而最后获得的游览功夫精确率胜过70%，不妨为市区和郊区路途供给及时的交通讯息效劳。

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