基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法

发布时间：2018-11-25 19:41

【摘要】：为准确地对交通流状态进行辨识,进而支持交通流实时诱导系统有效运行,结合速度、流量与车道占有率3种交通流参数,将贝叶斯网络用于交通流状态辨识,提出了基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法.利用英国南安普敦市的实际数据对上述方法进行了仿真验证.验证结果表明,利用动态贝叶斯交通流状态辨识方法可以更加准确地判别出交通流所处的运行状态,这为智能交通系统,特别是交通流实时诱导系统,提供了一定的理论支持.
[Abstract]:In order to accurately identify the traffic flow state and support the effective operation of the real-time traffic flow guidance system, Bayesian network is used to identify the traffic flow state by combining three traffic flow parameters, namely speed, flow rate and lane occupancy. A method of traffic flow state identification based on dynamic Bayesian network is proposed. The method is verified by the actual data of Southampton, UK. The verification results show that the dynamic Bayesian traffic flow state identification method can be used to identify the running state of traffic flow more accurately, which provides a theoretical support for the intelligent transportation system, especially for the real-time traffic flow guidance system.
【作者单位】： 山东理工大学交通与车辆工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61074140) 山东省自然科学基金资助项目(ZR2010FM007,ZR2011EEM034)
【分类号】：U491.112

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2357186