【摘 要】
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交通流预测是智能交通系统研究的热门核心问题,作为交通三参数之一的路段平均速度是反映城市交通状态的一个重要参数。针对道路平均速度的预测问题,提出了一种基于卡尔曼滤波
【机 构】
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浙江工业大学信息工程学院,浙江警察学院基于大数据架构的公安信息化应用公安部重点实验室
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(LY17F020017),公安部科技强警基础工作专项项目(2018GABJC33),公安部大数据重点实验室开放课题(2015DSJSYS002)
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交通流预测是智能交通系统研究的热门核心问题,作为交通三参数之一的路段平均速度是反映城市交通状态的一个重要参数。针对道路平均速度的预测问题,提出了一种基于卡尔曼滤波理论的预测模型,利用路段上下游的车辆平均速度预测未来时刻该路段的平均速度,并根据美国明尼苏达州双子城快速路的实际数据对预测模型进行了仿真验证。实验结果表明:相对于基于时间序列平滑的预测方法,所提出方法能够提升预测的实时性,同时平均相对误差降低11.69%,平均绝对相对误差降低29.44%,最大绝对相对误差降低17.59%,能够满足路网对道路平均速
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