基于隐Markov模型的短时交通崩溃事件预测

发布时间：2017-10-04 16:44

  本文关键词：基于隐Markov模型的短时交通崩溃事件预测

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【摘要】：交通崩溃事件会造成道路通行能力下降,成为导致城市快速路拥堵的主要原因之一,精准的短时交通崩溃事件预测在交通管理与控制中具有重要意义。该文以美国加州高速公路性能评估系统(PeMS)提供的交通流数据为基础,对道路的崩溃状态进行了分级定义,并以道路崩溃状态为隐状态、道路占有率为显状态,结合二者之间的联系,建立了隐Markov模型。通过数理统计,对模型参数进行了学习,最后采用Viterbi算法对该模型进行了求解,实现了快速路交通崩溃事件的预测。预测结果与实际数据的对比表明:该方法能预测大部分的交通崩溃事件。
【作者单位】： 清华大学自动化系;
【关键词】： 交通崩溃 PeMS 隐Markov模型 Viterbi算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61273238) “十二五”国家科技支撑计划项目(2014BAG03B01) 北京市科技计划重点项目(D15110900280000)
【分类号】：U491.14
【正文快照】： 交通崩溃事件是指道路上的通行速度在短时间内大幅下降,交通流状态从自由流状态突然转变为拥堵状态的交通事件[1]。交通崩溃往往伴随着交通流的持续振荡,并导致大范围的交通拥堵[2],因此,交通崩溃的相关研究成为近年来的研究热点。对交通崩溃的研究主要集中在崩溃的形成机理、，

本文编号：971750