基于马尔可夫过程的路网交通状态预测方法

针对城市道路交通管控对路网实时交通状态信息的需求,首先对交叉口的交通状态进行了界定并划分为4个状态等级,然后以15min为时间间隔,结合历史数据采用马尔可夫过程计算每个交叉口的状态转移概率,并对各个交叉口下一时刻的交通状态进行预测,进而对每个交叉口进行分类并采用综合评价法确定整个路网的交通状态.试验以MAPE为评价指标对已有算法进行对比,结果表明:该方法不仅能够实时地确定每个交叉口的交通状态,同时能够基于不同类型交叉口的预测结果确定整个路网的交通状态,且交叉口平均预测误差为7.04%.

自调节鲁棒H_∞滤波目标机动估计

将鲁棒H∞滤波理论应用到具有自调节特性的二阶马尔科夫模型下的目标机动估计问题中。初始滤波机动模型参数采用给定值,滤波开始后采用目标运动状态的滤波估计值实时计算模型参数。基于自调节目标机动模型,本文选择卡尔曼滤波和H∞滤波进行了目标机动突变估计仿真研究。结果表明,采用具有自调节特性的二阶马尔科夫目标机动模型时,H∞滤波精度高,适应目标机动突变的能力强,估计精度能够满足精确制导系统的指标要求。

马尔可夫过程在物价波动研究中的应用——用策略迭代法寻求最佳策略

本文利用马尔可夫过程理论研究了某货物价格变动的有关规律。这是系列研究的第二部份。