● 摘要
交通信息服务系统是智能交通系统（ITS）的一个重要组成部分，它能够获得各类实时交通信息并进行综合处理，实时向社会提供全面、准确、实时的道路交通信息。先进交通信息服务系统将不仅为交通管理人员提供及时、准确的交通信息，使交通管理控制系统能有效适应各种交通状况，为交通路网能力的规划与改造提供决策支持；而且将帮助道路使用者有效避开交通拥挤，缓解拥堵焦虑，从而减少交通事故频发因素和提高路网系统有效通行能力。先进的交通信息服务系统的构建离不开基础交通数据的处理。目前交通领域存在着多种交通数据采集方式，提供了多维的交通数据，如何让多种异构数据同时应用于交通信息服务系统，是交通信息服务领域研究的热点。本文以交通信息服务系统为应用背景，针对目前多种采集方式并存以及提高交通信息服务系统的全面性等问题，研究多种交通数据的融合算法，并实现多源交通数据融合系统。本文的成果有：1）多种交通采集方式下异构数据的研究与分析。从数据融合的角度分析了现有多种交通采集方式下交通数据的特征，提出了统一的融合数据格式，并实现了多种典型交通数据向统一融合数据格式的转换和处理，为数据融合奠定了基础。2）在研究多种经典数据融合算法的基础上，针对交通数据的特点，采用D-S理论实现了多源交通数据融合算法。该算法根据不同交通数据的交通流特征提出了不同的基本概率分配函数，并针对D-S理论在处理证据冲突方面的缺点，提出了处理证据冲突的方法，并将修正后的基本概率分配函数应用于证据合成，有效地实现了多源交通数据的融合。3）针对现有的交通采集方式和交通数据的特点，设计和实现了基于浮动车动态交通信息服务系统的多源交通数据融合系统，并对系统进行了多方面的测试，验证了融合算法的有效性和正确性。