基于交通流参数相关的阻塞流短时预测卡尔曼滤波算法

摘要：

提出一种考虑交通流参数相关关系的卡尔曼滤波算法，实现阻塞流状态下道路网交通流短时预测．在交通流守恒方程的基础上，借鉴偏微分方程求解Lax-Wendroff格式离散的思想，结合阻塞流状态下交通流时间和空间特性及进出口匝道等因素的影响，建立阻塞流状态下交通流短时预测状态空间模型，并设计基于卡尔曼滤波方法的模型求解算法．最后以北京市某一区域路网为例，进行了实证性研究．研究结果表明：所建立的阻塞流状态下交通流短时预测卡尔曼滤波算法由于同时考虑了时间和空间因素，能够使预测平均绝对百分比误差（MAPE）控制在10％以内；平均 MAPE 仅为7.96％．相同条件下，ARIMA 模型和 Elman 模型预测 MAPE 分别为19.88％和10.51％．

关键词：交通流短时预测、阻塞流状态、状态空间模型、卡尔曼滤波

分类号：U491.1(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51178032．

在线出版日期：2014-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：413-419