【摘 要】
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针对城市快速路网中交通事故频发的现象,为及时准确地对事故进行识别,提出一种基于宏观交通流模型的状态观测器估计算法。根据利用交通仿真软件Paramics的实验数据,并结合元
【机 构】
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北京工业大学城市交通学院,北京工业大学交通工程北京市重点实验室,北京工业大学北京城市交通协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573030,61511130044)资助
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针对城市快速路网中交通事故频发的现象,为及时准确地对事故进行识别,提出一种基于宏观交通流模型的状态观测器估计算法。根据利用交通仿真软件Paramics的实验数据,并结合元胞传输模型(CTM)理论分析事故发生前后,事故路段及其上下游路段的交通流密度分布特征。同时基于路网的交通流模型构建了城市快速路事故的状态观测器估计模型,模型通过估计密度的变化规律,并结合交通状态分布特征来对事故进行识别。以京通快速路为例,通过对观测器估计误差进行计算,得出了实验路段平均百分比误差(MPE)的均值为11.56%,模型估计精度为88.44%。该方法能较为准确的对事故进行识别,为快速路中的交通事故识别提供有效的参考。
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