本文關鍵詞：基于SVD的抗差UKF算法在短時交通流狀態(tài)估計中的應用

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【摘要】：針對城市區(qū)域快速路網,以實現交通流運行狀態(tài)實時估計為目標,建立宏觀交通流狀態(tài)空間模型,在實現交通流狀態(tài)估計的同時,更新交通流模型參數,提高交通流模型的適應性和準確性.然后提出了基于奇異值分解(SVD)的優(yōu)化抗差無損卡爾曼濾波(UKF)算法,用奇異值分解代替標準UKF的Cholesky分解,解決了協(xié)方差矩陣非正定時濾波計算不能持續(xù)的問題,同時,該算法根據觀測協(xié)方差矩陣是否病態(tài)選擇抗差因子,對增益矩陣和觀測協(xié)方差矩陣進行自適應計算,進而抑制由于模型較高的非線性帶來的誤差.通過實驗證明,文中所提算法避免了擴展卡爾曼濾波(EKF)算法的濾波發(fā)散問題,能準確跟蹤交通流的變化趨勢,提高交通流狀態(tài)估計的穩(wěn)定性和精度.
【作者單位】： 華南理工大學土木與交通學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61263024)~~
【分類號】：U491.112
【正文快照】： 日益嚴峻的交通擁堵狀況為制定、優(yōu)化交通誘導及控制策略提出了新要求.作為交通控制的應用前提,短時交通流預測研究具有重要的理論及現實意義.從研究思路來看,短時交通流預測主要包括基于確定的數據模型和無模型研究兩種.前者的目標是利用確定的交通流模型,對交通運行狀態(tài)的復

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