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用基于分步式滤波的多传感器动态系统数据融合算法建立了短时段交通流量预测模型，并与传统的卡尔曼滤波算法在计算复杂度上进行了比较。利用澳大利亚某高速公路所采集的数据进行了预测仿真实验。实验结果表明该算法确保了预测精度，同时简化了计算量，提高了响应速度，可以实现对交通流的实时预测。
分步式滤波在短时交通流预测中的应用
【摘 要】
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用基于分步式滤波的多传感器动态系统数据融合算法建立了短时段交通流量预测模型，并与传统的卡尔曼滤波算法在计算复杂度上进行了比较。利用澳大利亚某高速公路所采集的数据进
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院
【出 处】
：
计算机工程与应用
【发表日期】
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2010年27期
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