基于粗糙集和D-S证据理论的交通拥堵预警  

Congestion prediction based on rough set and D-S theory

作　　者：卫寒梅[1] 郑应文[1] 

机构地区：[1]福州大学自动化所,福建福州350002

出　　处：《福州大学学报（自然科学版）》2008年第1期69-72,共4页Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60675058);福建省教育厅科研资助项目(JA05184)

摘　　要：鉴于拥堵预警中的信息和知识具有随机性和不确定性、采集到的数据又常常包含着噪声的特点,利用粗糙集能够对数据进行分析和处理,D-S理论能够分析各种不完备信息的特点,提出了一种算法——基于粗糙集和D-S理论,计算交通可能发生拥堵的概率,为交通拥堵预警提供分析与支持.仿真结果表明该方法是可行而且有效的.Due to the randomness and uncertainty of congestion prediction data, an algorithm based on rough set and D - S theory is proposed in this paper. It is used in calculating the probability of congestion, analyzing and supporting congestion prediction. Finally, an experiment shows that the system based on rough set and D - S theory gets better performance.

关 键 词：交通拥堵预警 粗糙集 D—S理论 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]