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1.
交叉口各进出口道之间的实时转向交通量是信号控制系统重要的输入数据,也是难以获得的数据.针对已有模型收敛速度较慢、无法满足实际系统应用需要的问题,提出了基于卡尔曼滤波的状态空间模型,设计了顺序卡尔曼滤波进行求解,并采用裁切和标准化对反推结果进行了修正.实例研究表明,模型和算法具有较高的效率和准确性,能够为实时自适应信号控制系统的开发提供支持. 相似文献
2.
GPS动态定位中自适应卡尔曼滤波模型的建立及其算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用描述机动载体运动的“当前”统计模型,建立了一种新的GPS动态定位自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能,提出一种改进的自适应滤波算法,大大提高了GPS动态定位卡尔曼滤波器的跟踪能力,改善了滤波效果。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
3.
4.
短时交通流预测是提高普通国省道交通运行效率和安全的关键技术之一。普通国省道具有分布地域广、情况复杂的特点,要求短时交通流预测方法具有良好的适应性,然而,针对短时交通流预测算法适应性及其机制的系统性研究尚不多见。选取1种自适应卡尔曼滤波算法,系统分析其适应性和适应机制。获取江苏省徐州市普通国省道路网中8个交通调查站所采集的实际交通流数据开展实例分析,结果表明:在不同的交通流量水平下,所选算法均值预测的平均绝对百分比误差在10.98%~15.92%之间,区间预测的无效覆盖率在5.21%~6.15%之间,表明所选的自适应卡尔曼滤波算法在不同交通流水平下都具有良好的预测性能;对所选算法的参数进行分析发现,算法参数能够随交通流水平的变化而自动调整,具有良好的自适应机制;所选算法能够在预测初期实现有效的性能调整和收敛。 相似文献
5.
6.
高速公路事故响应控制模式构建 总被引:2,自引:3,他引:2
为优化高速公路发生交通事故后的入口匝道调节率,以达到减缓交通拥挤、降低事故冲击的目的,对高速公路交通事故发生后的车流行为进行了研究,以车流行为改变引起的检测信号为基础,建立了控制所需的行为参数集;利用控制理论,构建了高速公路事故动态随机响应控制模式,并利用卡尔曼滤波和线性二次高斯方法求解,通过实例演算进行评析。研究结果表明:提出的控制模式与无控制和定时控制相比较,对中等流量具有较好的控制效果,对较高流量和较低流量具有一定的控制效果,对较高流量和中等流量下的通过率有一定的改善。该控制模式可运用于高速公路智能控制系统之中,提高事故条件下的道路交通服务水平。 相似文献
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