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基于序貫蒙特卡洛算法的交通流事件重構(gòu)

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  針對(duì)交通數(shù)據(jù)重構(gòu)應(yīng)用性差、缺乏對(duì)交通事件重構(gòu)的研究等問(wèn)題,結(jié)合交通流非線性非高斯的特點(diǎn),提出一個(gè)基于序貫蒙特卡洛方法的交通流堵塞事件重構(gòu)模型。該模型不斷同化道路上的傳感器數(shù)據(jù),使仿真中的交通狀態(tài)不斷逼近真實(shí)路況,通過(guò)分析仿真數(shù)據(jù)以探測(cè)真實(shí)路網(wǎng)中存在的堵塞事件。模型能夠?qū)μ綔y(cè)到的堵塞進(jìn)行多粒子模擬來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)真實(shí)道路上堵塞事件的重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型能夠推測(cè)并重構(gòu)出道路上的堵塞事件,對(duì)堵塞起始位置重構(gòu)的平均誤差為17 m,對(duì)堵塞范圍重構(gòu)的平均覆蓋率為82%。

基于序貫蒙特卡洛算法的交通流事件重構(gòu)

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