發(fā)布時間：2017-11-20 04:29

  本文關(guān)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(yīng)用

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【摘要】：針對城市區(qū)域快速路網(wǎng),以實現(xiàn)交通流運行狀態(tài)實時估計為目標(biāo),建立宏觀交通流狀態(tài)空間模型,在實現(xiàn)交通流狀態(tài)估計的同時,更新交通流模型參數(shù),提高交通流模型的適應(yīng)性和準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)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(jù)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(jìn)行自適應(yīng)計算,進(jìn)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(zhǔn)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(xué)土木與交通學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61263024)~~
【分類號】：U491.112
【正文快照】： 日益嚴(yán)峻的交通擁堵狀況為制定、優(yōu)化交通誘導(dǎo)及控制策略提出了新要求.作為交通控制的應(yīng)用前提,短時交通流預(yù)測研究具有重要的理論及現(xiàn)實意義.從研究思路來看,短時交通流預(yù)測主要包括基于確定的數(shù)據(jù)模型和無模型研究兩種.前者的目標(biāo)是利用確定的交通流模型,對交通運行狀態(tài)的復(fù)

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本文編號：1206116