交叉口瞬时交通流量预测的自适应卡尔曼滤波模型

提出了一个交叉口瞬时交通量预测的带时间窗自适应卡尔曼滤波模型(Adaptive Kalman Filter Model,AKFM);详细阐述了模型的理论基础、建立过程、推导步骤及状态转移矩阵;并通过C++实现了AKFM和传统卡尔曼滤波模型(Traditional Kalman Filter Model,TKFM);最后,通过实际交叉口的检测数据对该模型与传统卡尔曼滤波模型进行了比较分析及评价。实验结果表明,AKFM模型是稳定有效的,预测精度优于TKFM。

基于中观仿真的城市快速路速度诱导控制模型研究

利用中观交通流模型对城市快速路瞬时交通量进行预测,并在此基础上对车辆进行速度诱导控制,建立了以车辆总行程时间为目标函数的诱导优化模型,并利用C++实现了该模型。最后以上海南北高架南段西线为例建立了仿真场景,进行模型的参数标定与校验。通过统计分析与物理特性分析:速度诱导控制后,速度方差与均方差均有显著下降,说明速度诱导控制后,降低了路段上交通流的整体速度差异,提高了交通安全性。

基于卡尔曼滤波器的快速路速度诱导模型研究

研究利用自适应卡尔曼滤波器来建立城市快速路瞬时交通预测模型问题,由于天气变化、道路突发瓶颈等因素,造成交通拥堵。为保证交通安全,对车辆进行速度诱导控制,建立了以车辆总行程时间为目标函数的诱导优化模型。并以上海南北高架南段东线为例建立了仿真场景,对模型进行了参数标定与校验,通过统计分析与物理特性仿真分析表明:速度诱导控制后,提高了交通流的整体速度和运行效率。