基于收費(fèi)數(shù)據(jù)的高速公路旅行時(shí)間自適應(yīng)插值卡爾曼濾波預(yù)測研究.pdf

1、高速公路站間旅行時(shí)間可衡量所經(jīng)路段通行效率和交通狀態(tài)，是交管部門交通控制和誘導(dǎo)的重要依據(jù)，也是出行者高度關(guān)注的首要信息，已成為先進(jìn)出行者信息系統(tǒng)ATIS（advanced traveler information systems）和路徑導(dǎo)航系統(tǒng)RGS(routeguidance systems)的關(guān)鍵因素。本文依托高速公路收費(fèi)數(shù)據(jù)開展站間旅行時(shí)間預(yù)測研究，具體研究內(nèi)容如下:
　　(1)針對MTC(manual toll colle

2、ction)數(shù)據(jù)相比ETC(electronic toll collection)數(shù)據(jù)包含車輛排隊(duì)等待繳費(fèi)時(shí)間的問題，提出一套MTC和ETC數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)融合處理準(zhǔn)則，包含極端異常數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)融合，提高了周期內(nèi)車輛數(shù)據(jù)數(shù)量。
　　(2)針對收費(fèi)數(shù)據(jù)中異常數(shù)據(jù)難以剔除的問題，提出一種改進(jìn)后平均旅行時(shí)間計(jì)算模型，模型融入四分法數(shù)據(jù)剔除思想，提高了收費(fèi)數(shù)據(jù)質(zhì)量和平均旅行時(shí)間計(jì)算精度。
　　(3)針對卡爾曼濾波算法非線性性能弱及自適應(yīng)性

3、能差的問題，提出了高速公路旅行時(shí)間自適應(yīng)插值卡爾曼濾波算法。算法利用等間距插值方法重構(gòu)實(shí)時(shí)及歷史旅行時(shí)間之間的時(shí)間序列，基于最小二乘法實(shí)時(shí)搭建卡爾曼濾波模型，并詳細(xì)闡述了Sage-Husa自適應(yīng)卡爾曼濾波旅行時(shí)間預(yù)測原理。
　　(4)為驗(yàn)證算法有效性，實(shí)際路段算法驗(yàn)證結(jié)果可知，自適應(yīng)插值預(yù)測算法在正常、事故、小長假三種交通流狀態(tài)下所有周期平均相對誤差控制在7.5％內(nèi)，事故周期平均相對誤差控制在10％內(nèi)。
　　(5)搭建了旅行