發(fā)布時(shí)間：2018-11-25 19:41

【摘要】：為準(zhǔn)確地對交通流狀態(tài)進(jìn)行辨識,進(jìn)而支持交通流實(shí)時(shí)誘導(dǎo)系統(tǒng)有效運(yùn)行,結(jié)合速度、流量與車道占有率3種交通流參數(shù),將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用于交通流狀態(tài)辨識,提出了基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的交通流狀態(tài)辨識方法.利用英國南安普敦市的實(shí)際數(shù)據(jù)對上述方法進(jìn)行了仿真驗(yàn)證.驗(yàn)證結(jié)果表明,利用動(dòng)態(tài)貝葉斯交通流狀態(tài)辨識方法可以更加準(zhǔn)確地判別出交通流所處的運(yùn)行狀態(tài),這為智能交通系統(tǒng),特別是交通流實(shí)時(shí)誘導(dǎo)系統(tǒng),提供了一定的理論支持.
[Abstract]:In order to accurately identify the traffic flow state and support the effective operation of the real-time traffic flow guidance system, Bayesian network is used to identify the traffic flow state by combining three traffic flow parameters, namely speed, flow rate and lane occupancy. A method of traffic flow state identification based on dynamic Bayesian network is proposed. The method is verified by the actual data of Southampton, UK. The verification results show that the dynamic Bayesian traffic flow state identification method can be used to identify the running state of traffic flow more accurately, which provides a theoretical support for the intelligent transportation system, especially for the real-time traffic flow guidance system.
【作者單位】： 山東理工大學(xué)交通與車輛工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61074140) 山東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(ZR2010FM007,ZR2011EEM034)
【分類號】：U491.112

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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9 劉航;李巍;;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的作戰(zhàn)態(tài)勢預(yù)測[J];艦船電子工程;2013年06期

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3 胡匯洋;基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)毀傷等級評估[D];南京理工大學(xué);2009年

4 沙春宏;含時(shí)空擾動(dòng)因素的城市交通流模型及其數(shù)值研究[D];云南師范大學(xué);2007年

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9 李亮;基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法的戰(zhàn)場態(tài)勢重構(gòu)技術(shù)研究[D];南昌航空大學(xué);2013年

【二級參考文獻(xiàn)】

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7 肖秦琨;高曉光;高嵩;;基于混合動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)路徑重規(guī)劃[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2006年05期

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2357186