摘要：综合考虑到浮动车检测技术与感应线圈检测技术的优缺点，为了提高道路行程时间估计的精度及完备性，提出基于浮动车与感应线圈的融合检测技术的行程时间估计模型。该模型利用神经网络技术对两种检测技术同一路段的检测数据进行融合，从而达到提高道路行程时间估计精度和完备性的目的。最后，以广州市7000多辆装有GPS装置的出租车所提供的浮动车数据、100多个安装在广州市各主要道路口上的感应线圈检测器提供的感应线圈数据以及广州市交通电子地图为基础，在10条道路上分别随机选取的500个两种检测数据对提出的模型进行了验证，试验结果表明，此模型在道路行程时间估计的精度方面较浮动车移动检测技术与感应线圈技术有较大提高。

关键词：交通工程 数据融合技术 神经网络 行程时间 浮动车 

单位：深圳大学土木工程学院; 广东深圳518060; 华南理工大学交通学院; 广东广州510640; 华南农业大学理学院; 广东广州510642