【摘 要】
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本文阐述了离散时间点过程理论,时变马尔科夫链及鞅差分序列在城市交通车队状态观测器中的应用。并在此基础上,改进了[5]中的估计算法。用本文提出的非线性最小方差估计算法,
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院沈阳自动化研究所
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本文阐述了离散时间点过程理论,时变马尔科夫链及鞅差分序列在城市交通车队状态观测器中的应用。并在此基础上,改进了[5]中的估计算法。用本文提出的非线性最小方差估计算法,对提供的交通状态进行估计,所得结果比[5]中算法精度有明显提高。在大连市某交通干线计算机控制系统中初步应用,取得了令人满意的结果。
This paper describes the discrete point-in-time process theory, the application of time-varying Markov chain and martingale difference sequences to the state observer of urban traffic fleet. Based on this, the estimation algorithm in [5] is improved. Using the proposed method of nonlinear minimum variance estimation, we estimate the traffic conditions provided and the results obtained are much better than [5]. In Dalian, a traffic trunk computer control system in the initial application, and achieved satisfactory results.
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