基于SVD的抗差UKF算法在短时交通流状态估计中的应用

发布时间：2017-11-20 04:29

  本文关键词：基于SVD的抗差UKF算法在短时交通流状态估计中的应用

  更多相关文章： 交通流状态空间模型 UKF算法 奇异值分解 抗差因子

【摘要】：针对城市区域快速路网,以实现交通流运行状态实时估计为目标,建立宏观交通流状态空间模型,在实现交通流状态估计的同时,更新交通流模型参数,提高交通流模型的适应性和准确性.然后提出了基于奇异值分解(SVD)的优化抗差无损卡尔曼滤波(UKF)算法,用奇异值分解代替标准UKF的Cholesky分解,解决了协方差矩阵非正定时滤波计算不能持续的问题,同时,该算法根据观测协方差矩阵是否病态选择抗差因子,对增益矩阵和观测协方差矩阵进行自适应计算,进而抑制由于模型较高的非线性带来的误差.通过实验证明,文中所提算法避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的滤波发散问题,能准确跟踪交通流的变化趋势,提高交通流状态估计的稳定性和精度.
【作者单位】： 华南理工大学土木与交通学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61263024)~~
【分类号】：U491.112
【正文快照】： 日益严峻的交通拥堵状况为制定、优化交通诱导及控制策略提出了新要求.作为交通控制的应用前提,短时交通流预测研究具有重要的理论及现实意义.从研究思路来看,短时交通流预测主要包括基于确定的数据模型和无模型研究两种.前者的目标是利用确定的交通流模型,对交通运行状态的复

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本文编号：1206116