【摘 要】
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城市道路行程时间预测对于提高交通管控效果具有重要意义.本文综合应用平行系统、集散波、误差反馈修正、多模型自适应控制及模型库动态优化策略等方法与技术对间断流行程时
【机 构】
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北方工业大学电气与控制工程学院,北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室,交通运输部公路科学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61374191);国家科技支撑计划(2014BAG03B01)资助~~
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城市道路行程时间预测对于提高交通管控效果具有重要意义.本文综合应用平行系统、集散波、误差反馈修正、多模型自适应控制及模型库动态优化策略等方法与技术对间断流行程时间预测问题进行了研究.首先,介绍了平行系统理论的基本原理及计算实验的基本方法;然后,给出了基于平行系统理论的路段行程时间的预测模型,设计了基于集散波的行程时间计算实验方法,提出了多模型自适应行程时间预测并给出了模型动态优化策略.最后,通过实验证明了本方法的有效性.结果表明,本文方法预测精度较高,且能够对行程时间预测值进行持续优化,可为后续的间断流行
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