【摘 要】
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首先定义了新息的概念，通过在线监测新息的变化，将新息的均值和方差作为模糊控制器的输入，利用模糊逻辑对系统状态噪声和测量噪声的权重进行实时调整，建立了基于模糊逻辑的自适应
【机 构】
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华南理工大学土木与交通学院,江西理工大学电气工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61263024,51268017);江西省自然科学基金项目(2010GQS0076);江西省教育厅科技项目(GJJ13428)
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首先定义了新息的概念，通过在线监测新息的变化，将新息的均值和方差作为模糊控制器的输入，利用模糊逻辑对系统状态噪声和测量噪声的权重进行实时调整，建立了基于模糊逻辑的自适应卡尔曼滤波方法。克服了传统滤波器不能对环境变化进行实时跟踪的缺点，适应了交通状态的动态变化。通过用两种方法对广州市快速路段实测数据进行的对比分析发现，该方法与标准卡尔曼滤波相比具有良好的跟踪能力，在自由流状态和稳定流状态下，预测值与实测变化趋势一致，误差较小，拥挤状态相对误差基本维持在10％以下。
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