【摘 要】
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为改进高速公路交通流状态估计方法,采用速度梯度模型作为交通流的系统状态方程构建交通流状态估计模型.通过对速度梯度模型参数的敏感性分析,发现模型估计误差对自由流速度
【机 构】
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城市智能交通江苏省重点实验室东南大学,现代城市交通技术江苏高校协同创新中心,深圳市城市交通规划设计研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51478113);东南大学优秀青年教师教学科研资助(2242015R30028)
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为改进高速公路交通流状态估计方法,采用速度梯度模型作为交通流的系统状态方程构建交通流状态估计模型.通过对速度梯度模型参数的敏感性分析,发现模型估计误差对自由流速度和阻塞传播速度两参数较为敏感,需在线估计.然后分别给出了速度梯度模型与扩展卡尔曼滤波以及无迹卡尔曼滤波相结合的高速公路交通流状态估计方法,并应用实测数据对两类交通流状态估计方法的性能进行了评估.结果发现：两类交通状态估计的精度均可达85%左右,无迹卡尔曼滤波算法精度略好于扩展卡尔曼滤波,但计算时耗大.基于速度梯度模型的交通流状态估计方法能有效估计
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