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(3)美国ADVANCE系统：
ADVANCE系统包括3000辆配有车载计算机和通讯设备的浮动车。该系统利用浮动车技术并融合了环形检测器采集的数据及历史事故检测报告识别交通事故、预测旅行时间，从而为驾驶员提供实时的动态路线诱导信息。ADVANCE系统研究表明，要得到在未来1min的比较准确的行程时间预测，至少要有3辆浮动车在1min内通过。在行程时间估计方面，基于浮动车技术比环形线圈更精确，在50000个检测报告中，99.4%是可靠的。
各国学者对浮动车技术的关键技术纷纷展开了广泛而深入地研究。Ruey等以新加坡主要道路的历史数据为基础，利用INTERGATION 仿真软件，对路段上浮动车的比例和数量与平均速度估计精度之间的关系进行了研究。在仿真实验中，将浮动车的比例从3％增加到18％，然后分析了浮动车速度与全部车辆平均速度之间的关系【9】。H.Rakha等对浮动车采集的行程时间和瞬时速度的精度进行了研究。首先将浮动车采集的行程时间与人工采集的行程时间，以及线圈检测器数据估计的行程时间进行了对比分析，然后将浮动车瞬时速度与车辆速度表数据进行了对比分析。结果表明：对高速公路来说，浮动车采集的行程时间精度较高，误差在6S 以内；线圈检测器数据与浮动车数据之间具有较高的相关性；浮动车瞬时速度误差约在10km/h 以内