【摘 要】
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本文构建出基于卡尔曼滤波的高速公路交通流状态估计模型,运用PeMS数据库进行大量试验,并对试验结果进行更为全面的分析与评价.试验中,以检测器间隔、时间步长、参数初始值等
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本文构建出基于卡尔曼滤波的高速公路交通流状态估计模型,运用PeMS数据库进行大量试验,并对试验结果进行更为全面的分析与评价.试验中,以检测器间隔、时间步长、参数初始值等作为模型的影响因素,采用平均误差、均等系数等数理统计指标,同时结合了跟踪轨迹图和误差图等进行定量和定性分析.结果发现,模型在非拥挤态下的估计精度可达90％,而拥挤态的精度在80%左右;模型精度同时受到检测器间距和时间步长影响,而对初始值不敏感,其中推荐估计的时间步长不超过10分钟.论文相关研究结论可为日后高速公路管理与控制提供理论基础和技术支持.
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