【摘 要】
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在交通流混沌特性的基础上,针对混沌时间序列和交通流非线性、时变性的特点,提出将卡尔曼滤波理论与相空间重构原理相耦合的方法,建立基于相空间重构的卡尔曼滤波交通流预测
【机 构】
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河南理工大学电气工程与自动化学院,河南 焦作 454003
【出 处】
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第九届中国多智能体系统与控制会议(MASC2013)
论文部分内容阅读
在交通流混沌特性的基础上,针对混沌时间序列和交通流非线性、时变性的特点,提出将卡尔曼滤波理论与相空间重构原理相耦合的方法,建立基于相空间重构的卡尔曼滤波交通流预测模型.此模型以相空间重构的相点作为状态向量构成相点的状态空间描述,运用卡尔曼滤波理论实时预测并校正相点的未来演化规律,并根据焦作市某路段的平均速度数据进行实例仿真.通过相关性能指标对比分析,结果表明,基于相空间重构的卡尔曼滤波预测模型各项指标明显优于未改进的模型,大大提高了预测精度。
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