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摘要:
针对智能交通系统的开发和交通流特性,应用小波多分辨分析理论的Mallat分解算法建立交通流状态辨识方法,利用多种小波系数与交通流参数之间的相应变化规律进行交通突变状态的辨识.交通流状态的突变多与交通事件直接相关,故采用事件和非事件条件下的模拟数据对算法参数进行了标定及离线测试.将算法与几种传统算法分别进行了性能比较,结果表明Mallat分解算法在交通流突变状态实时辨识方面具有很好的性能.
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文献信息
篇名 交通流状态辨识小波算法研究
来源期刊 武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 学科 交通运输
关键词 交通流 交通流突变 状态辨识 小波变换 多分辨分析
年,卷(期) 2006,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 820-823
页数 4页 分类号 U4
字数 2152字 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn.2095-3844.2006.05.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王晓原 山东理工大学交通与车辆工程学院 112 1271 18.0 30.0
2 张敬磊 山东理工大学交通与车辆工程学院 39 412 10.0 19.0
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研究主题发展历程
节点文献
交通流
交通流突变
状态辨识
小波变换
多分辨分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
双月刊
2095-3844
42-1824/U
大16开
武昌区和平大道1178号
38-148
1959
chi
出版文献量(篇)
5723
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12
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