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提出了一种新的辨识Markos Papageorgiou提出的高速公路交通流模型中稳态速度-密度平衡关系式的算法.该算法分为两个步骤,第1步,利用幂级数的原理,将该关系式由非线性模型转换成线性模型;第2步,采用最小二乘法辨识线性模型,并在此基础上获得非线性模型的所有参数,从而达到辨识稳态速度-密度平衡关系式的目的.理论分析和仿真结果均表明,与传统的非线性辨识算法相比,该算法大大提高了模型辨识的运算速度,同时可以实现任意的辨识精度. 相似文献
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提出一种基于ART2伸经网络的高速公路交通事件自动检测的新算法。该算法利用高速公路交通流模型和ART2神经网络分别作观测器和分类器。观测器估计的数据和实际交通数据进行比较,得到残差序列;利用ART2神经网络对残差序列进行分类,以区分不同交通状态下的交通信息,达到检测交通事件的目的。本算法不但可以识别已知的交通事件类型。还可以识别未知的或从未出现过的交通事件类型,是一个可以边工作、边学习的检测系统。 相似文献
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