秦政

作品数：6被引量：47H指数：5
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供职机构：西南交通大学交通运输与物流学院更多>>
发文主题：城市快速路快速路BP神经网络SVM组合预测更多>>
发文领域：交通运输工程自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
发文期刊：《西部交通科技》《计算机应用研究》《公路交通科技》《计算机工程与应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金四川省科技支撑计划更多>>
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基于公交IC卡和GPS数据的乘客上下车站点研究被引量：7
《西部交通科技》2017年第8期115-119,共5页秦政 
文章通过对公交IC卡和GPS数据的分析,给出了利用IC卡和GPS数据推导乘客上下车站点的判别方法。通过充分挖掘两类公交数据中的信息,考虑乘客刷卡滞后的情况,采用相邻站点进站时间与刷卡时间匹配的方法识别上车站点;同时考虑到同行人员代...
关键词：交通大数据 IC卡数据 GPS数据 上下车站点 
基于AF-SVR的城市快速路多源交通信息融合研究被引量：5
《计算机工程与应用》2017年第5期266-270,共5页丁宏飞 秦政 刘博 李演洪 
国家自然科学基金(No.51308475);四川省科技支撑计划资助项目(No.2011FZ0050)
针对单一检测器所得到的交通数据不能够全面准确地反映实际的交通状态,提出一种基于AF-SVR模型的城市快速路多源交通信息融合的方法。首先通过将相同路段中不同检测器的速度数据作为学习样本输入到支持向量机回归模型(Support Vector Re...
关键词：多源交通信息 信息融合 支持向量机回归 城市快速路 鱼群算法 
基于BP神经网络与SVM的快速路行程时间组合预测研究被引量：20
《计算机应用研究》2016年第10期2929-2932,2936,共5页丁宏飞 李演洪 刘博 秦政 
国家自然科学基金资助项目(51308475);四川省科技支撑计划资助项目(2011FZ0050)
随着视频车牌采集系统的发展与完善,快速路行程时间的动态预测成为了可能。为了提高基于车牌识别数据的快速路行程时间预测精度及有效性,根据快速路车牌识别数据的特征和所能提取的信息,结合BP神经网络和支持向量机的预测优点,通过蜂群...
关键词：快速路行程时间 车牌识别数据 BP神经网络 支持向量机 组合预测 
城市快速路交通事件影响范围研究被引量：5
《中国安全科学学报》2016年第10期151-156,共6页丁宏飞 刘博 秦政 李演洪 
国家自然科学基金资助(51308475);四川省科技支撑计划资助项目(2011FZ0050)
为解决交通事件影响范围难以精确获取,进而影响交通管理与控制的问题,建立涵盖时间域和空间域的城市快速路交通事件影响范围模型。首先,根据交通事件对路网系统造成的后果,划分交通事件类型。然后,利用交通波理论,分析城市快速路交通事...
关键词：时间域 空间域 交通波 响应时间 黏性耗散 
基于模型预测控制的城市快速路交通协同控制被引量：3
《公路交通科技》2016年第10期111-117,共7页丁宏飞 刘硕智 秦政 
国家自然科学基金项目(51308475);四川省科技支撑计划项目(2011FZ0050)
为了解决现有快速路最优控制方法多以总时间花费(TTS)最小为优化目标,容易生成恶化系统整体状态的控制方案,而且难以处理多个交通子区协同控制的问题。分析了传统控制方法在系统整体效益、控制方案求解、协同控制可行性3方面的不足。采...
关键词：交通工程 交通协同控制 模型预测控制 城市快速路 最优控制 
融合多源数据的ABC-SVM快速路交通事件检测被引量：7
《中国安全科学学报》2015年第6期162-166,共5页丁宏飞 秦政 李演洪 刘博 
国家自然科学基金资助(51308475);四川省科技支撑计划资助项目(2011FZ0050)
为保证城市快速路段的畅通,建立一种基于蜂群算法-支持向量机(ABC-SVM)融合多源交通数据的城市快速路交通事件检测方法。首先通过分析路段实际情况,选取不同检测器的数据作为事件检测模型的输入值;然后利用蜂群算法(ABC)对支持向量机(S...
关键词：城市快速路 交通事件检测 多源交通数据 蜂群算法(ABC) 支持向量机(SVM) 
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