作者：黄叶娜车联网数据融合行程时间预测
摘要：近年来,车联网技术快速发展,其不仅具备车辆对车辆和车辆对路侧的联网通讯功能,而且还能提供交通信息的实时交换功能。在车联网条件下,假设所有车辆均为浮动车,则基于浮动车和交通检测器信息可构建城市路网的行程时间预测模型。该模型针对路网行程时间进行预测,并对浮动车实时和历史数据进行比较和分析。分析结果表明：使用浮动车实时数据预测的行程时间误差最小,但变异系数很高;而使用融合模型,则误差和变异系数都较低。
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