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基于序貫蒙特卡洛算法的交通流事件重構

大小:0.71 MB 人氣: 2017-11-25 需要積分:2

  針對交通數據重構應用性差、缺乏對交通事件重構的研究等問題,結合交通流非線性非高斯的特點,提出一個基于序貫蒙特卡洛方法的交通流堵塞事件重構模型。該模型不斷同化道路上的傳感器數據,使仿真中的交通狀態不斷逼近真實路況,通過分析仿真數據以探測真實路網中存在的堵塞事件。模型能夠對探測到的堵塞進行多粒子模擬來實現對真實道路上堵塞事件的重構。實驗結果表明,該模型能夠推測并重構出道路上的堵塞事件,對堵塞起始位置重構的平均誤差為17 m,對堵塞范圍重構的平均覆蓋率為82%。

基于序貫蒙特卡洛算法的交通流事件重構

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