摘要
本发明属于动态交通技术领域,具体公开了一种多源数据融合的交通动态诱导方法,包括以下步骤:S1、从多源异构数据中获取交通信息,所述数据包括实时交通信息、导航地图数据、路网拓扑结构和公共交通时刻表;S2、对S1获取的交通信息进行数据融合处理,生成融合后的交通状态估计;S3、基于用户的出行历史记录和偏好,构建个性化出行导引模型,提供最优出行建议;S4、实时监控交通状况,基于用户反馈和突发事件进行动态调整,优化出行路径。通过整合来自多种数据源的实时信息,确保了对道路交通状况的全面感知,能够同时处理空间和时间上的交通变化,并根据数据源的可靠性动态调整权重,减少数据孤岛和信息缺失的影响。
技术关键词
动态诱导方法
贝叶斯数据融合
导航地图数据
路网拓扑结构
实时交通信息
全局路径规划
动态交通技术
交通监控摄像头
双向长短期记忆网络
动态规划模型
数据互操作
道路交通状况
构建用户画像
时刻表
强化学习模型
强化学习算法
智能出行
系统为您推荐了相关专利信息
路段
交通特征
GCN模型
路网拓扑结构
皮尔逊相关系数
兴趣点
导航方法
车辆行驶状态
导航路径优化
地标
智能出行
广告投放方法
车辆实时轨迹
时空轨迹数据
路网拓扑结构
充电站
算路方法
算路系统
数据处理系统
存储系统