一种微博客蕴含交通信息融合的D-S证据理论方法

摘要

本发明公开了一种微博客蕴含交通信息融合的D‑S证据理论方法，所述方法包括：根据交通拥挤程度，确定证据理论辨识框架及命题空间；根据时间窗口及道路路段，抓取与交通信息主题相关的微博客内容，组成需要融合的微博客数据集；微博客数据集预处理；计算微博客数据集交通状态描述词汇的词义相似度，引入中文语料库资源，提高词义相似度计算精度；计算微博客词义相似度加权评价，构建证据理论基本概率分配函数；根据Dempster组合规则对多条微博客证据源，进行证据合成，确定辨识空间内各命题的信任区间，选取信任区间中信任函数最大的命题作为融合结果。利用本发明可以实现微博客蕴含交通信息的融合，为城市交通信息的采集提供一种重要数据源。

主权项

一种微博客蕴含交通信息融合的D‑S证据理论方法，其特征在于，步骤包括：根据交通拥挤程度，确定证据理论辨识框架Θ及命题空间2^Θ；根据有效时间窗口T_interval和路网路段road，抓取与交通信息主题相关的微博客内容，组成需要融合的微博客数据集V；微博客消息V_i预处理操作，包括自然语言分词、词义消歧、词义干化，得到微博客交通状态词汇集W_i；引入中文语料库资源Corpus＝{C_wikipedia，C_hownet，...}，计算微博客交通状态词汇集W_i与命题空间中词汇的词义相似度Sim；计算微博客消息V_i的词义相似度加权评价Score_i，确定证据理论基本概率分配函数m(V_i)；通过Dempster合成法则进行证据合成及证据决策，确定该路段road微博客蕴含交通信息融合结果TState_road。