【摘 要】
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为准确、快速地判别交通状态,以宏观基本图为基础,针对交通流参数时、空二维分布的特征,建立了分层贝叶斯网络下的路网密度估测模型。采用分层贝叶斯网络描述了影响交通状态
【机 构】
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昆明理工大学交通工程学院,昆明理工大学基建处
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61364019)
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为准确、快速地判别交通状态,以宏观基本图为基础,针对交通流参数时、空二维分布的特征,建立了分层贝叶斯网络下的路网密度估测模型。采用分层贝叶斯网络描述了影响交通状态变量之间的相关性,并结合概率理论和路段排队模型进行了公式的推导,引入期望最大化扩展卡尔曼滤波法(EM-EKF)进行了参数估计和未知变量的迭代计算。以玉溪市龙马路等相关路段为例,借助VISSIM软件进行了仿真实验。通过COM接口采集密度等数据,将这些数据与模型计算结果进行了对比分析。研究结果表明:提出的模型估测结果十分接近真实情况(平均绝对误差百分
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