發(fā)布時(shí)間：2018-11-21 10:52

【摘要】：首先定義了新息的概念,通過在線監(jiān)測(cè)新息的變化,將新息的均值和方差作為模糊控制器的輸入,利用模糊邏輯對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)噪聲和測(cè)量噪聲的權(quán)重進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整,建立了基于模糊邏輯的自適應(yīng)卡爾曼濾波方法�？朔�了傳統(tǒng)濾波器不能對(duì)環(huán)境變化進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤的缺點(diǎn),適應(yīng)了交通狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化。通過用兩種方法對(duì)廣州市快速路段實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行的對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),該方法與標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波相比具有良好的跟蹤能力,在自由流狀態(tài)和穩(wěn)定流狀態(tài)下,預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)變化趨勢(shì)一致,誤差較小,擁擠狀態(tài)相對(duì)誤差基本維持在10%以下。
[Abstract]:Firstly, the concept of innovation is defined. By on-line monitoring the change of innovation, the mean value and variance of innovation are taken as the input of fuzzy controller, and the weights of system state noise and measurement noise are adjusted in real time by fuzzy logic. An adaptive Kalman filter method based on fuzzy logic is established. It overcomes the shortcoming that the traditional filter can not track the change of environment in real time, and adapts to the dynamic change of traffic state. By comparing the measured data of Guangzhou expressway with two methods, it is found that this method has good tracking ability compared with the standard Kalman filter. The predicted value is consistent with the measured results, and the error is small, and the relative error of crowded condition is kept below 10%.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院;江西理工大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61263024,51268017) 江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2010GQS0076) 江西省教育廳科技項(xiàng)目(GJJ13428)
【分類號(hào)】：U491.14

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2346758