本文選題：智能交通　切入點：OD矩陣無偏估計　出處：《交通運輸系統(tǒng)工程與信息》2016年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了更加精準地描述動態(tài)交通流演變過程,得到狀態(tài)的最優(yōu)無偏估計,本文基于多項式趨勢模型和卡爾曼濾波理論,提出一種實時動態(tài)OD矩陣估計的多項式趨勢濾波算法.該算法首先將狀態(tài)變量定義為實際OD流量相對于其歷史值的偏差,并將該偏差表述為一個具有滑動趨勢的隨機演變過程,然后通過建立一個多項式趨勢濾波模型實現(xiàn)對動態(tài)OD矩陣的估計與預測.最后以一條接近實際路況的高速路網(wǎng)為研究對象進行仿真.大量仿真試驗結(jié)果表明,本文提出的算法性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法,能獲得更準確的OD矩陣估計與預測信息.
[Abstract]:In order to describe the evolution of dynamic traffic flow more accurately and obtain the optimal unbiased estimation of the state, this paper is based on polynomial trend model and Kalman filter theory. A polynomial trend filtering algorithm for real-time dynamic OD matrix estimation is proposed. Firstly, the state variable is defined as the deviation of the actual OD flow relative to its historical value, and the deviation is expressed as a random evolution process with sliding trend. Then a polynomial trend filter model is established to estimate and predict the dynamic OD matrix. Finally, a highway network close to the actual road condition is simulated. A large number of simulation results show that, The proposed algorithm has better performance than the traditional method and can obtain more accurate OD matrix estimation and prediction information.
【作者單位】： 西華大學能源與動力工程學院;同濟大學鐵道與城市軌道交通研究院;山東警察學院治安系;
【基金】：國家自然科學基金(71471104) 流體及動力機械教育部重點實驗室開放基金(szjj2014-038,szjj2015-026)~~
【分類號】：U491

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本文編號：1617578