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摘要:
针对城市快速路网中交通事故频发的现象,为及时准确地对事故进行识别,提出一种基于宏观交通流模型的状态观测器估计算法.根据利用交通仿真软件Paramics的实验数据,并结合元胞传输模型(CTM)理论分析事故发生前后,事故路段及其上下游路段的交通流密度分布特征.同时基于路网的交通流模型构建了城市快速路事故的状态观测器估计模型,模型通过估计密度的变化规律,并结合交通状态分布特征来对事故进行识别.以京通快速路为例,通过对观测器估计误差进行计算,得出了实验路段平均百分比误差(MPE)的均值为11.56%,模型估计精度为88.44%.该方法能较为准确的对事故进行识别,为快速路中的交通事故识别提供有效的参考.
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文献信息
篇名 基于状态观测器的城市快速路交通事故识别
来源期刊 交通信息与安全 学科 交通运输
关键词 交通安全 城市快速路网 交通事故识别 状态观测器 交通流密度
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 交通安全
研究方向 页码范围 10-18
页数 9页 分类号 U491.3
字数 6777字 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn.1674-4861.2017.06.002
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 陈阳舟 北京工业大学城市交通学院 139 1333 19.0 27.0
10 郭宇奇 北京工业大学城市交通学院 4 10 2.0 3.0
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交通安全
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交通事故识别
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交通流密度
研究起点
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期刊影响力
交通信息与安全
双月刊
1674-4861
42-1781/U
大16开
武汉市武昌和平大道1178号
38-94
1983
chi
出版文献量(篇)
3739
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14
总被引数(次)
29572
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