速度梯度模型的高速公路交通流状态估计方法

发布时间：2017-08-16 14:34

  本文关键词：速度梯度模型的高速公路交通流状态估计方法

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【摘要】：为改进高速公路交通流状态估计方法,采用速度梯度模型作为交通流的系统状态方程构建交通流状态估计模型.通过对速度梯度模型参数的敏感性分析,发现模型估计误差对自由流速度和阻塞传播速度两参数较为敏感,需在线估计.然后分别给出了速度梯度模型与扩展卡尔曼滤波以及无迹卡尔曼滤波相结合的高速公路交通流状态估计方法,并应用实测数据对两类交通流状态估计方法的性能进行了评估.结果发现:两类交通状态估计的精度均可达85%左右,无迹卡尔曼滤波算法精度略好于扩展卡尔曼滤波,但计算时耗大.基于速度梯度模型的交通流状态估计方法能有效估计和跟踪交通流状态的变化,且相较于同类方法,所需标定的模型参数更少.
【作者单位】： 城市智能交通江苏省重点实验室(东南大学);现代城市交通技术江苏高校协同创新中心;深圳市城市交通规划设计研究中心;
【关键词】： 交通流 交通状态估计 速度梯度模型 扩展卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波
【基金】：国家自然科学基金(51478113) 东南大学优秀青年教师教学科研资助(2242015R30028)
【分类号】：U491.112
【正文快照】： 实时准确的交通状态估计是高速公路智能管理与控制的关键,也是进行高速公路智能交通控制、分析、事件检测以及事故预警的基础[1],对于高速公路智能交通系统的构建具有重要的意义.目前,高速公路交通流状态估计的代表性理论主要基于Papagergiou模型[2]和扩展卡尔曼滤波来实现[3-

【参考文献】

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【共引文献】

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1 林h，

本文编号：683833