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单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络模型
摘    要:实时精确的车流速度对于交通管理系统来说是至关重要的.然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数.本文提出了一种新的单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络方法.在分析流量及时间占有率与速度之间的因果关系基础上,通过单线圈检测输出采样间隔内的流量和时间占用率数据,建立了速度估计的贝叶斯网络模型,采用高斯混合分布函数和EM算法进行模型表达及参数训练.通过北京快速路实地数据对算法进行了验证,结果表明算法在不同采样间隔、不同车道及不同交通状态下均具有较强的鲁棒性,与传统算法相比平均绝对误差减少2 km/h左右.这一方法可以应用于交通管理系统速度的估计.

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