交叉口瞬时交通流量预测的自适应卡尔曼滤波模型

被引：6

作者：

马健 ^{[1
,2
,3
]}

张丽岩 ^{[1
,2
,3
]}

李克平 ^{[1
,2
]}

孙剑 ^{[1
,2
]}

朱从坤 ^{[3
]}

机构：

[1] 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室

[2] 同济大学交通学院

[3] 苏州科技学院土木工程学院

来源：

公路工程 | 2013年 / 38卷 / 05期

关键词：

瞬时交通流预测; 卡尔曼滤波器; 时间窗口; 自适应方法; 状态转移矩阵;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.14 [];

学科分类号：

摘要：

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。

引用

页码：107 / 111

页数：5

共 4 条

[1] 基于混沌理论的高速公路网短时交通流量预测研究
张培林
赵弘尧
[J]. 公路工程, 2011, 36 (04) : 179 - 182
[2] Optimized and meta-optimized neural networks for short-term traffic flow prediction: A genetic approach[J] . Eleni I. Vlahogianni,Matthew G. Karlaftis,John C. Golias. Transportation Research Part C . 2005 (3)
[3] Real-time freeway traffic state estimation based on extended Kalman filter: a general approach[J] . Yibing Wang,Markos Papageorgiou. Transportation Research Part B . 2004 (2)
[4] Performance evaluation of short-term time-series traffic prediction model
Ishak, S
Al-Deek, H
[J]. JOURNAL OF TRANSPORTATION ENGINEERING, 2002, 128 (06) : 490 - 498

← 1 →