基于卡尔曼滤波交通预测的交叉口时空优化

交通拥堵已成为国内制约经济发展、加重环境污染、影响出行效率的重要因素,如何在现有的道路条件下更高效的完成出行是解决拥堵问题的主要思路。本文基于时空上的交通历史数据及实时检测数据,通过卡尔曼滤波进行短时交通预测,再根据预测出的交通流量对交叉口设置可变车道并优化信号配时,最后使用VISSIM软件对预测流量下优化后的交叉口进行交通仿真。分析结果显示:该方法可有效的提高交叉口服务水平、减小车均延误及排队次数。     

基于非参数回归预测下的干线协调控制研究

城市干线协调控制是智能交通研究的关键环节。由于交通流是一个时变的、复杂的非线性系统,具有高度的不确定性、随机性,因此很难建立准确的模型,针对这一问题,本文采用非参数回归预测的方法对交通量进行预测,并运用到干线协调控制中,根据预测出的各交叉口短时交通量对干线协调控制进行配时设计。通过仿真表明,该方法能有效减少交叉口平均延误。