基于序貫蒙特卡洛算法的交通流事件重構(gòu)
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標簽：交通流(5990)
針對交通數(shù)據(jù)重構(gòu)應用性差、缺乏對交通事件重構(gòu)的研究等問題，結(jié)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(gòu)模型。該模型不斷同化道路上的傳感器數(shù)據(jù)，使仿真中的交通狀態(tài)不斷逼近真實路況，通過分析仿真數(shù)據(jù)以探測真實路網(wǎng)中存在的堵塞事件。模型能夠?qū)μ綔y到的堵塞進行多粒子模擬來實現(xiàn)對真實道路上堵塞事件的重構(gòu)。實驗結(jié)果表明，該模型能夠推測并重構(gòu)出道路上的堵塞事件，對堵塞起始位置重構(gòu)的平均誤差為17 m，對堵塞范圍重構(gòu)的平均覆蓋率為82%。
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