文献类型：期刊文章

作　　者：王亚萍[1] 成卫[1] 李黎山[2]

WANG Ya-ping;CHENG Wei;LI Li-shan(School of Traffic Engineering,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,China;Infrastructure Department,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,China)

机构地区：[1]昆明理工大学交通工程学院,昆明650000 [2]昆明理工大学基建处,昆明650000

出　　处：《交通科学与工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61364019)

年　　份：2019

卷　　号：35

期　　号：3

起止页码：104-110

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZMATH、普通刊

摘　　要：为准确、快速地判别交通状态,以宏观基本图为基础,针对交通流参数时、空二维分布的特征,建立了分层贝叶斯网络下的路网密度估测模型。采用分层贝叶斯网络描述了影响交通状态变量之间的相关性,并结合概率理论和路段排队模型进行了公式的推导,引入期望最大化扩展卡尔曼滤波法(EM-EKF)进行了参数估计和未知变量的迭代计算。以玉溪市龙马路等相关路段为例,借助VISSIM软件进行了仿真实验。通过COM接口采集密度等数据,将这些数据与模型计算结果进行了对比分析。研究结果表明:提出的模型估测结果十分接近真实情况(平均绝对误差百分比为6.98%和7.72%),验证了该模型的有效性和可靠性。

关 键 词：分层贝叶斯网络  交通状态判别 期望最大化卡尔曼滤波法  

分 类 号：U121[交通运输类]