【摘 要】
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针对高速公路断面检测数据密度不足现状,采用收费数据预测收费站间车辆旅行时间.研究收费数据实时修正处理方法,改进平均旅行时间计算模型;引入分段线性插值方法构建卡尔曼滤
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院,北京云星宇交通工程有限公司
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针对高速公路断面检测数据密度不足现状,采用收费数据预测收费站间车辆旅行时间.研究收费数据实时修正处理方法,改进平均旅行时间计算模型;引入分段线性插值方法构建卡尔曼滤波模型,以减小卡尔曼滤波线性化产生的模型误差问题;依据旅行时间预测业务逻辑开发应用系统,实时主动预测高速公路站间旅行时间.示范路段应用表明,插值后预测算法在正常、事故、小长假3种交通流状态下所有周期平均相对误差控制在10%内,事故周期平均相对误差控制在13%内.插值后算法预测精度有效提高,可为高速公路公众出行提供时间参考.
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