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摘要:
针对单一的高速公路交通流模型在时变复杂道路情况下经常无法取得满意状态估计效果的问题,通过引入适应性权重参数,描述不同交通状况下高速公路一阶模型和高阶模型对实际交通状况的近似程度和适用性,提出数据驱动的高速公路一阶/二阶线性交通流混合模型.结合扩展Kalman滤波(EKF)原理,构建新的高速公路状态估计器,通过对交通状态和权重参数进行联合估计,得到不同路况条件下权重参数的变化情况.数值模拟实验结果验证了新的交通流混合模型及估计器的适应性和有效性.
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文献信息
篇名 基于交通流混合模型的高速公路状态估计
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 交通运输
关键词 高速公路 交通流模型 状态估计 扩展卡尔曼滤波(EKF)
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目 电气工程
研究方向 页码范围 1846-1850,1879
页数 6页 分类号 U491
字数 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2012.10.017
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 赵光宙 115 2009 25.0 39.0
2 李楠 17 119 6.0 10.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (12)
共引文献  (23)
参考文献  (7)
节点文献
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研究主题发展历程
节点文献
高速公路
交通流模型
状态估计
扩展卡尔曼滤波(EKF)
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
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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