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摘要:
针对交通数据重构应用性差、缺乏对交通事件重构的研究等问题,结合交通流非线性非高斯的特点,提出一个基于序贯蒙特卡洛方法的交通流堵塞事件重构模型.该模型不断同化道路上的传感器数据,使仿真中的交通状态不断逼近真实路况,通过分析仿真数据以探测真实路网中存在的堵塞事件.模型能够对探测到的堵塞进行多粒子模拟来实现对真实道路上堵塞事件的重构.实验结果表明,该模型能够推测并重构出道路上的堵塞事件,对堵塞起始位置重构的平均误差为17m,对堵塞范围重构的平均覆盖率为82%.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于序贯蒙特卡洛算法的交通流事件重构
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 序贯蒙特卡洛算法 动态数据驱动应用系统 交通流仿真 事件重构
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 计算机网络与信息安全
研究方向 页码范围 1812-1817
页数 6页 分类号 TP311
字数 4555字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.09.011
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 燕雪峰 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 34 192 7.0 12.0
2 冯向文 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 3 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
序贯蒙特卡洛算法
动态数据驱动应用系统
交通流仿真
事件重构
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
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11
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59030
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