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1、隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步,交通問(wèn)題日益突出。作為有效解決現(xiàn)有道路交通問(wèn)題的途徑,發(fā)達(dá)國(guó)家正在競(jìng)相研究智能交通系統(tǒng)(ITS)。ITS將成為21世紀(jì)現(xiàn)代化地面交通運(yùn)輸體系的發(fā)展方向,是交通運(yùn)輸進(jìn)入信息時(shí)代的重要標(biāo)志。以交通流量為重要內(nèi)容的道路交通信息是所有ITS項(xiàng)目不可缺少的基礎(chǔ),準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)交通流量是ITS的關(guān)鍵所在,也是交通流誘導(dǎo)研究的重要環(huán)節(jié)。交通流量是一個(gè)時(shí)變的非線(xiàn)性系統(tǒng),其內(nèi)部變量、輸入變量眾多,結(jié)構(gòu)復(fù)雜。其中短時(shí)交通流預(yù)測(cè)是動(dòng)態(tài)
2、交通控制和誘導(dǎo)的前提。
由于近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和傳感器技術(shù)的迅速發(fā)展,多傳感器數(shù)據(jù)融合理論及其相關(guān)技術(shù)已在許多軍事及民用領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用?;诖?,本文提出了一種基于分步式濾波的數(shù)據(jù)融合算法(Fusion Algorithm of Filtering Step By Step ,簡(jiǎn)記FAFSS)的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)模型,該模型與傳統(tǒng)的基于卡爾曼濾波(KF)理論的預(yù)測(cè)模型相比,不僅減少了計(jì)算量,降低了模型對(duì)中心處理器的要
3、求,而且保證了預(yù)測(cè)的精確度。論文還利用澳大利亞某高速公路所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法確保了預(yù)測(cè)精度,簡(jiǎn)化了計(jì)算量,提高了響應(yīng)速度,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流量的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。
本文還介紹了實(shí)驗(yàn)室研制的基于以太網(wǎng)的城市智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)的組成及其功能,并詳細(xì)講述了基于Delphi的智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)的上位機(jī)軟件的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,其中包括燈色方案數(shù)據(jù)表的形成過(guò)程,相位配時(shí)方案的設(shè)置,時(shí)段方案的設(shè)置以及表中數(shù)據(jù)、步伐時(shí)間數(shù)
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