卡尔曼滤波短时交通流预测普通国省道适应性研究.docx
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
卡尔曼滤波短时交通流预测普通国省道适应性研究 本研究主要探讨了卡尔曼滤波算法在普通国省道短时交通流预测中的应用和适应性。随着交通基础设施的发展,普通国省道作为我国综合交通体系的重要组成部分,面临着交通拥堵、交通安全、能源消耗和环境污染等问题。智能运输系统(ITS)在普通国省道的交通管理中具有广泛的应用前景,而短时交通流预测是 ITS 的关键技术之一。 短时交通流预测能够预测未来的交通流状况,帮助出行者规划出行,降低个人出行时间和费用,并指导交通管理者制定合理的交通管制方案,以缓解交通拥堵,减少交通事故的发生,提高路网运输效率。 在短时交通流预测领域,已经提出许多预测方法,包括线性模型、非线性模型、混合模型和其他模型等。然而,对普通国省道而言,其分布地域广,往往与港口、枢纽、风景区、工业园区等重要设施相连,周边情况复杂,导致交通流特征与水平具有显著的差异。这就要求短时交通流预测方法具有良好的适应性,能够针对不同地点、不同时间的交通流进行有效的预测。 本研究选用自适应卡尔曼滤波算法预测短时交通流的均值,给出预测区间,并对算法的适应性进行深入分析,揭示算法的自适应机制,为普通国省道的交通管理和控制措施提供技术支撑。 卡尔曼滤波算法是一种经典的自适应预测算法,能够实时地跟踪交通流的变化,提高预测的精度和可靠性。该算法可以根据历史数据和实时数据,自适应地调整参数,适应不同场景下的交通流特征。通过对卡尔曼滤波算法的研究和应用,可以提高普通国省道的交通管理和控制水平,为交通管理者和出行者提供更加智能化的交通服务。 本研究的主要贡献在于探讨了卡尔曼滤波算法在普通国省道短时交通流预测中的应用和适应性,为普通国省道的交通管理和控制措施提供技术支撑。同时,本研究也为交通管理者和出行者提供了更加智能化的交通服务,提高了交通管理和控制的水平和效率。 资源应用分析: 1. 卡尔曼滤波算法在短时交通流预测中的应用和适应性。 2. 权值卡尔曼滤波算法在普通国省道短时交通流预测中的应用和适应性。 3. 卡尔曼滤波算法在 ITS 中的应用和适应性。 资源使用场景: 1. 普通国省道交通管理和控制。 2. ITS 中的短时交通流预测。 3. 智能交通系统的建设和应用。 资源运用价值: 1. 提高普通国省道的交通管理和控制水平和效率。 2. 提供更加智能化的交通服务。 3. 降低交通拥堵和交通事故的发生。 资源使用限制: 1. 需要大量的历史数据和实时数据。 2. 需要高性能的计算机和存储设备。 3. 需要专业的技术人员和维护人员。 本研究的结果可以应用于普通国省道的交通管理和控制,提高交通管理和控制的水平和效率,并提供更加智能化的交通服务。
剩余14页未读,继续阅读
- 粉丝: 3691
- 资源: 1万+
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助