【摘 要】
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利用探测车数据进行路段行程时间估计面临着两类误差：采样误差和非采样误差,从而导致估计结果精度不高和可靠性差。在回顾已有估计方法的基础上,有针对性地引入了自适应式卡尔
【机 构】
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常州市规划设计院,同济大学交通运输工程学院
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利用探测车数据进行路段行程时间估计面临着两类误差：采样误差和非采样误差,从而导致估计结果精度不高和可靠性差。在回顾已有估计方法的基础上,有针对性地引入了自适应式卡尔曼滤波,建立了相应的状态方程和观测方程,利用相似时间特征的历史数据标定了状态转移系数,并对滤波进行了求解。以实际数据对估计方法进行了验证,平均相对误差为13.13%。研究表明,自适应式卡尔曼滤波能够应用到基于探测车数据的路段行程时间估计中来,并具有估计精度高、收敛速度快、参数少、对初值不敏感等优点。
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