基于状态空间模型的道路交通状态多点时间序列预测

• 作者: 姚智胜 邵春福
• 来源期刊: 中国公路学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通工程 交通状态预测 状态空间模型 多点时间序列 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 交通工程
• 页码范围: 113-117
• 页数: 5页
• 分类号: U491.14
• 字数: 3620字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-7372.2007.04.020

摘要

以多点的道路交通状态为研究对象,把道路交通状态单点预测向多点同时预测扩展,提出了怂基于状态空间模型的道路交通状态多点时间序列预测方法.首先,利用道路交通状态的多点时间序列数据建立多维自回归模型,转化状态空间模型形式,接着利用EM算法估计状态空间模型参数,从而得到多点道路交通状态的状态空间模型;其次,根据时间序列数据估计系统状态,利用卡尔曼滤波算法进行一步预测,补充新的数据并更新系统状态递推预测;最后,利用某城市快速路上相邻6个交通检测器采集的多点时间序列数据验证模型的有效性,并与卡尔曼滤波单点预测方法相对比.结果表明:该模型是可行和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵春福	北京交通大学交通运输学院	184	3507	34.0	48.0
2	姚智胜	北京交通大学交通运输学院	15	627	11.0	15.0