大数据驱动下的新一代高速公路智慧诱导技术

论文摘要

为了解决高速公路出行路径选择问题,基于图论模糊算法,提出了大数据下的智慧诱导技术。首先对高速路网在路径诱导的实时性、线路规划的精准度和算法的适用性方面进行优化;其次通过利用贪心算法和整体寻优算法,对经典路径诱导算法进行研究和比选;最后针对高速路网提出基于大数据动态规划的路径诱导技术,采用大数据、内存计算、图计算和AI结合的方式来实现大数据的动态实时路径诱导。研究结果表明,智慧诱导技术可主动为有不同诉求目标的出行者提供实时最优的方案选择,解决复杂路网下动态路径的合理诱导问题。所提出的方法可实现大数据驱动下的智慧诱导,对进一步提升公路智能化和精细化管理水平具有借鉴意义。

论文目录

• 1 路径诱导算法选择综述
•   1.1 贪心算法
•     1.1.1 Dijkstra算法
•     1.1.2 K-最短路径算法
•   1.2 整体寻优算法（Floyd[6]算法）
•   1.3 高速路网下的路径诱导算法选择
• 2 基于大数据动态规划的路径诱导技术实现
•   2.1 基于大数据的动态实时路径诱导计算框架
•   2.2 基于大数据的动态实时路径诱导决策分析
• 3 大数据驱动下的动态路径诱导技术应用
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 孙金海

关键词: 人工智能其他学科,大数据,图论,动态规划,智慧诱导

来源: 河北工业科技 2019年05期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

单位: 河北省高速公路管理局指挥调度中心

基金: 河北省科技厅计划项目(20182177)

分类号: U495

页码: 320-325

总页数: 6

文件大小: 362K

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