基于粒子濾波算法的交通流事件重構(gòu)框架的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、快速發(fā)展的智能交通系統(tǒng)對(duì)掌握道路網(wǎng)上實(shí)時(shí)交通事件的需求日益增加，但是以往針對(duì)交通流重構(gòu)的研究主要集中在車輛密度、車流速度等交通數(shù)據(jù)上，缺乏對(duì)堵塞等交通事件重構(gòu)的探索。交通流具有非線性、非高斯和高維隨機(jī)的特點(diǎn)，粒子濾波作為一種不受噪聲分布限制的序貫蒙特卡洛算法在非線性、非高斯系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用。但是，傳統(tǒng)的粒子濾波存在粒子退化問題，通過添加重采樣解決退化又容易引起粒子多樣性匱乏、計(jì)算復(fù)雜度過高等缺陷，而且其在高維隨機(jī)場(chǎng)景中應(yīng)用的研究也相

2、對(duì)薄弱。本文延伸合作機(jī)構(gòu)（喬治亞州立大學(xué)系統(tǒng)建模與仿真實(shí)驗(yàn)室）在復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真上的研究，改進(jìn)粒子濾波算法，將其應(yīng)用在復(fù)雜場(chǎng)景下的交通流事件重構(gòu)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路網(wǎng)上交通事件的探測(cè)與重構(gòu)，課題主要完成以下內(nèi)容：
　　首先，搭建動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的交通流事件重構(gòu)框架，確定其中仿真模型與同化模型的交互接口及關(guān)鍵技術(shù)。同化模型不斷同化道路上的傳感器數(shù)據(jù)使仿真的交通狀態(tài)不斷逼近真實(shí)路況，通過分析仿真數(shù)據(jù)以探測(cè)真實(shí)路網(wǎng)中存在的堵塞事件；通過對(duì)探測(cè)到

3、的堵塞進(jìn)行多粒子模擬實(shí)現(xiàn)堵塞事件的重構(gòu)。然后，結(jié)合廣義動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)理論，提出針對(duì)多維隨機(jī)場(chǎng)景的雙向反饋粒子濾波算法（B3DPF）。算法的執(zhí)行策略和關(guān)鍵參數(shù)均能根據(jù)仿真結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)的調(diào)整，同時(shí)被注入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的方案也能同步的改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)表明，B3DPF中添加的改進(jìn)策略和動(dòng)態(tài)機(jī)制能夠在保證推測(cè)精度和速度的同時(shí)有效緩解粒子退化問題并保持粒子的多樣性，而且其在處理高維隨機(jī)場(chǎng)景時(shí)精度和時(shí)間優(yōu)勢(shì)更為明顯。最后，對(duì)MovSim增加多線程仿真機(jī)制、仿真