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1. 自由流状态汽车驾驶倾向性辨识模型验证方法

张元元王晓原张敬磊

计算机应用 2012, 32 (02): 578-580. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00578

摘要（837）

PDF （475KB）（363）

应用模糊多目标理论建立驾驶员换道决策模型，根据实际道路实验所得数据，计算出不考虑和考虑驾驶倾向差异的换道模型预测结果，将模拟出的交通流宏观参数(换道率)与道路实验情况相对比，进行驾驶倾向性推理效果的验证。实验结果表明，所提方法可以明显改善汽车驾驶倾向性辨识模型的准确率。

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2. 道路线形特征自动分类方法

李会英曹凯王晓原

计算机应用 2011, 31 (06): 1692-1695. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01692

摘要（1376）

PDF （669KB）（441）

为了可持续性地更新道路信息数据库，利用车载全球卫星定位系统(GPS)产生的大量路径跟踪轨迹信息，快速捕捉道路信息变化，提出一个基于LVQ-Boosting的道路线形识别模型。该模型以学习向量量化（LVQ）为基础分类器，采用改进的Boosting算法进行网络集成，进一步提高LVQ的泛化能力，从而获得一个使用弱分类算法却具有强分类性能的分类器。该模型以GPS定位点坐标、速度和道路水平曲率为基本识别特征和输入变量，以道路线形特征为输出变量，实现自动识别道路线形特征，快速分组道路特征类型的目的。实验结果表明，该方法具有较高的道路线形的识别效率和精度。

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3. 基于投影变换的交通流二元线性回归变点识别方法

付宇王晓原

计算机应用 2010, 30 (1): 263-265.

摘要（1283）

PDF （581KB）（888）

交通流状态辨识的以往研究主要集中在交通流状态预辨识(即交通流预测)和实时辨识（即事件检测或交通流突变检测）上，在一定程度上忽略了对交通流量变规律的辨认。依据交通流理论，结合画法几何中投影变换原理，以二元线性回归平面化研究为例，对变点辨识的关键问题进行了分析。结合某路实测数据对本方法进行了标定和检验，验证了方法的有效性和可行性。

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4. 交通流冗余数据识别和约简方法

王晓原吴芳邢丽

计算机应用

摘要（1312）

PDF （746KB）（671）

针对交通检测器检测到的数据存在冗余现象、影响后续决策并需要进行约简的问题，提出了一种冗余数据的识别和约简方法。采用等级分组法实现对冗余数据的识别，先通过等级法计算每个交通参数的权值并按照分组思想，将大数据集分割成许多不相交的小数据集，在各个小数据集中识别冗余数据。为避免漏查，选择其他关键参数多次重复识别。识别出的冗余数据采用平均法约简。实例验证表明，等级分组法识别冗余数据具有较好的精度，随着阈值的增加，查准率和查全率减小，但仍在93%以上；同时采用平均法约简，拟合度较高，达到0.938。可见采用的冗余数据识别和约简方法能够有效地解决单数据源数据冗余问题。

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