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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于大数据的高速路段车辆可变限速实时调节方法及系统，包括人脸识别设备、气象检测器、交通流检测设备、控制中心、可变限速显示牌。根据获取的驾驶员的驾驶特性，当前天气质量数据和交通参数，构建SEM测量模型，建立测量模型的潜变量与显变量的约束表达式，利用MinMax缩放器对驾驶特性、当前天气质量数据和交通流参数数据集进行归一化预处理，基于矩阵束算法将高维矩阵块分拆为低维矩阵集，得到数据集构建特征矩阵J，特征矩阵J与高速路段限速车速进行数据整合求解，得到实时调节车速。本发明能够结合矩阵大数据算法对高速路段固定限速值实时调节控制，提高动态能力，个性化实现可变限速、提高驾驶安全性。
主权项：1.一种基于大数据的高速路段车辆可变限速实时调节方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取驾驶员的驾驶特性、当前天气质量数据以及交通参数数据并对数据进行预处理，驾驶员的驾驶特性包括主驾驶车位驾驶员性别S1、驾龄S2、学历S3、违规驾驶处罚记录S4、突发疾病记录S5；当前天气质量数据包括晴X1、雨X2、雾X3、霾X4、沙尘暴X5；交通参数数据包括交通量D1、时间平均速度D2、时间占有率D3；步骤2：构建SEM测量模型，对于SEM测量模型进行数据的量化，建立测量模型的潜变量与显变量的约束表达式；步骤3：将驾驶员特性、当前天气质量数据和当前交通参数数据进行融合构建特征矩阵J＝1Vm|1Vc|1Vk；步骤4：基于矩阵束算法将高维矩阵块分拆为低维矩阵集，确定驾驶员的驾驶特性、当前天气质量数据以及交通参数数据的基层矩阵束1Vm、1Vc、1Vk，根据基层矩阵束确定最终的特征矩阵J；步骤5：根据高速路段某路段限速最高速Vhigh，限速最低速Vlow，将数据集构建的特征矩阵J与路段限速结合，得到调节速度
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于大数据的高速路段车辆可变限速实时调节系统及方法
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