【摘要】：為準確地對交通流狀態進行辨識,進而支持交通流實時誘導系統有效運行,結合速度、流量與車道占有率3種交通流參數,將貝葉斯網絡用于交通流狀態辨識,提出了基于動態貝葉斯網絡的交通流狀態辨識方法.利用英國南安普敦市的實際數據對上述方法進行了仿真驗證.驗證結果表明,利用動態貝葉斯交通流狀態辨識方法可以更加準確地判別出交通流所處的運行狀態,這為智能交通系統,特別是交通流實時誘導系統,提供了一定的理論支持.
[Abstract]:In order to accurately identify the traffic flow state and support the effective operation of the real-time traffic flow guidance system, Bayesian network is used to identify the traffic flow state by combining three traffic flow parameters, namely speed, flow rate and lane occupancy. A method of traffic flow state identification based on dynamic Bayesian network is proposed. The method is verified by the actual data of Southampton, UK. The verification results show that the dynamic Bayesian traffic flow state identification method can be used to identify the running state of traffic flow more accurately, which provides a theoretical support for the intelligent transportation system, especially for the real-time traffic flow guidance system.
【作者單位】： 山東理工大學交通與車輛工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61074140) 山東省自然科學基金資助項目(ZR2010FM007,ZR2011EEM034)
【分類號】：U491.112

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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