10.13229/j.cnki.jdxbgxb201403011
模糊卡尔曼滤波在快速路行程时间估计中的应用
首先定义了新息的概念,通过在线监测新息的变化,将新息的均值和方差作为模糊控制器的输入,利用模糊逻辑对系统状态噪声和测量噪声的权重进行实时调整,建立了基于模糊逻辑的自适应卡尔曼滤波方法.克服了传统滤波器不能对环境变化进行实时跟踪的缺点,适应了交通状态的动态变化.通过用两种方法对广州市快速路段实测数据进行的对比分析发现,该方法与标准卡尔曼滤波相比具有良好的跟踪能力,在自由流状态和稳定流状态下,预测值与实测变化趋势一致,误差较小,拥挤状态相对误差基本维持在10％以下.
交通运输系统工程、城市快速路、行程时间预测、自适应卡尔曼滤波、模糊逻辑
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U491.14(交通工程与公路运输技术管理)
国家自然科学基金项目61263024,51268017;江西省自然科学基金项目2010GQS0076;江西省教育厅科技项目GJJ13428
2016-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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