基于kalman滤波的高速公路交通流实时状态估计方法研究

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1、？来兩：ｋ參硕壬学位论文基于Ｋａｌｍａｎ滤波的高速公路交通流实时状态估计方法研究专业名称：交通运输规划与管理研究生姓名：杨万波导师姓名：王臭２０１５年３月ＲＥＡＬ－ＴＩＭＥＦＲＥＥＷＡＹＩＣＴＲＡＦＦＡＴＩＯＮ－ＳＴＡＴＥＥＳＴＩＭＢＡＳＥＤＯＮＫＡＬＭＡＮＦＩＬＴＥＲＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ（Ｔｈｅｓｉｓ）Ｓｕｂｍｉｔｅｄ化Ｓｏｕ化ｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＦｏｒ出ｅＡｃａｄｅｍｉｃＤｅ巧ｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＢＹＹａｎｇＷａｎｂｏＳｕｅｒｖｉｓｅｄｂ

2、ｐｙＡｓ；ｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆＷＡＮＧＨａｏｔＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｉｏｎＳｏ山ｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＮａｎｉｎｊｇＭａｒｃｈ２０１５东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研巧生签名：日期；而這和＼东南大学

3、学位论女使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研巧所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可Ｗ采巧影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内一致，，可容和纸质论文的内容相。除在保密期内的保密论文外允许论文被查阅和借阅Ｗ公布（包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权东南大学研究生院办理。：／师签名；研究生签名；為嘻日期节摘要近年来，随着社会经济水平不断的提高，我国高速公路有了迅猛的发展，在社会经济活动中扮演着重要的运输作用，但是频发的高速公路交通事故也给社会经济带来巨大的经济损失，。快速、准确地掌握和估计高

4、速公路交通流状态对于制定合理、有效的高速公路管控策略具有重要的意义，有利于缓解高速公路交通拥堵和提高高速公路安全，，性。然而，由于有限的检测设备无法提供高速公路全方位交通运行状态因此本文依＂＂托国家自然科学基金项目高速公路车速离散特征、机理及控制方法研巧和南京市科＂＂技局项目高速公路交通流状态估计与安全预答系统，从实测数据出发，深入研巧高速公路连续多断面交通流参数的时空关联特性，通过建立基于卡尔曼滤波的高速公路交，通流实时状态估计方法，实时估计路段检测盲区的交通流状态为制定高效的高速公路管控策略提供理论基础和技术支撑。，首先，，从实测数据出发在统计学层面上引入

5、交通流参数时空相关系数分析高速公路多断面连续检测器交通流参数的时间相关性和空间相关性，为下文检测盲区的交通流状态估计提供数据基础，同时确定下文模型状态估计的路段区域长度。其次，，研巧不同宏观交通流模型实际估计效果通过遗传算法对不同宏观交通流模，型参数进行在线标定，并将标定后的模型应用于时空关联性较强的断面进行状态估计Ｗ统计学评价指标最优为目标，选取交通流状态估计的最佳交通流模型；同时对模型的一步对模型精度与检测间隔和路段距离的关系进行探讨参数进行了敏感性分析。进。最－－终选取ＪｉａｎｇＺｈｕＷｕ模型作为交通流状态估计模型，其中自由流速度和阻塞传播速度为模型关键

6、参数，模型在检测间隔为３０ｓ、路段划分距离为８００ｍ时状态估计效果最优。＂＂ｍａｎ－－再次，ｌ，ＷＫａｌ滤波递推估计修正原理为基础分别构建了基于扩展Ｋａｍａｎ滤波和基于无迹Ｋａｌｍａｎ滤波的高速公路交通流状态估计模型，并给出状态估计的步驟。最后，基于实测数据对所构建的的交通流状态估计模型进行实例应用并评价其效，主要包括两种状态估计模型对交通流状态突变的追踪能力果、状态估计误差的对比分析等，。同时亦对不同检测器布设方案下交通流状态估计模型的实施效果进行探讨给出不同布设方案的误差，为检测器布设提供参考依据。：关键字高速公路基本路段：宏观交通流模型；交通流状态估计；Ｋ

7、ａｌｍａｎ滤波ＩＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆ化ｅｓｏｃｉａｌｅｃｏｎｏｍｉｃａｎｄｆｒ说ｗａｙｓｙｓ化町ｉｔｈａｓｐｌａｙｓａｎｉｏｒｔａｎｔｌｉｉｌｉｔｉｉｉ．ｅｅｒｌｉｍｉｔｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｉｍｅｎｔｓｃａｎｍｒｏｅｎｓｏｃａａｎｄｅｃｏｎｏｍｃａｃｖｔｅｓＨｏｗｖｐ，ｑｕｐｎｏ－ｔｒｏ