摘要：    本课题主要研究在多传感器情况下，使用数据融合的方法来得出更真实可靠的道路情况分析，并基于分析结果，来为需要通过这些路段的车辆选择更为优化的路径，从而改善道路交通情况。在这个课题中，主要以贝叶斯推论算法为数据融合的理论基础，以Vissim4.3构建模拟道路模型为仿真路段，使用2个感应线圈来模拟多传感器情况对路段进行模拟研究，并采用了C#编制了用户端来使计算的分析结果能够更直观地表现出来，在此次的课题中，对于我主要的难点是在于数据融合理论的学习，其次是仿真路段的设计，路段信号灯配时，以及C#方面的接口问题。而这些问题，我或靠自己，或通过别人的帮助下一一解决了，并通过和传统传感器所得数据的比较得出了数据融合方法更能有效的描述和解决道路交通数据问题的结论。21740
关键词：    数据融合；贝叶斯算法；仿真；交通数据
Method of traffic path data based on data fusion
Abstract:     In case the main task is to study the multi-sensor, method using data fusion is analysis of roadconditions more reliable, and based on the analysis results, to give vehicles more optimal path, thereby improving the road traffic conditions. In this paper,mainly based on Bayesian inference algorithm as the theoretical basis of data fusion, is built using Vissim4.3 simulation model for the simulation of road sections, using 2 induction coil to simulate multi sensor simulation research on road, and use the C# compiled analysis of userterminals calculation results can be intuitively, in the subject, for my main difficulty lies in the data fusion theory of learning, the second is the design of simulation Road, traffic signal timing, and C# interface. And these problems, I or on their own, or through the help of others one one addresses, and data by the traditional sensor from the comparison between the data fusionmethod can effectively describe and solve the problem of traffic data, the conclusion.
Keywords:    data fusion; Bayesian; simulation; traffic data
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摘要    i
Abstract    i
目录    ii
1 绪论    1
1.1 本课题的目的和意义、国内外研究现状、水平和发展趋势    1
1.1.1 课题的目的和意义    1
1.1.2 国内外研究现状与水平    1
1.2 调研情况    2
2 分析    3
2.1 可行性分析    3
2.1.1 对于仿真环境的选择    3
2.1.2 对于编译语言的选用    3
2.1.3 对于数据库的选用（暂定）    3
2.1.4 需求可行性    3
2.2 需求分析    4
2.2.1 用户初步需求    4
2.2.2 需求细化    5
2.2.3 模块流程图、数据结构及设计思路    6
2.3 VISSIM仿真路段设计分析    8
3 设计    9
3.1 详细设计    9
3.1.1 主界面    9
3.1.2 主要类设计    16
3.2 仿真详细设计    18
3.3 测试情况    22
3.3.1 程序测试情况    22
3.3.2 仿真测试情况    25
4 结论    27
4.1 完成的工作    27
4.2 存在的问题    27
4.3 未来的工作    27
致谢    28
参考文献    29
1    绪论
随着社会的不断进步，科技日新月异的发展，城市逐渐繁荣，而在这些发展中也出现了许多有碍人类进步的问题，如生态破坏、环境污染、城市交通拥堵等现象。交通拥堵问题越来越受到世界各国人民的关注，解决交通问题刻不容缓。而社会的进步和发展使交通网络日益复杂化，这也给交通管理者以及出行者都带来了很大的困扰，因此如何智能安排交通流量以及信号控制配比，如何选择出行路线等都是值得讨论的问题。我国大多数城市都存在严重的交通问题，而基于这些问题以及目前我国数据融合技术的快速发展，因此我就如何通过数据融合的手段对路段上的传感器所得的数据进行处理以获得更准确并切合实际的交通情况这一理论知识进行了学习，并通过仿真和C#编程相结合，于仿真路段上收集交通数据信息并实现路径选择这一课题进行了研究，并以多传感器方式采集到的数据信息的分析方法作为进一步研究目标，用来作出最准确的交通路况分析，乃至最终应用于实现出行路线的智能选择来缓解交通拥堵的问题。 C#基于数据融合的交通路径数据处理方法研究:http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_14085.html