排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
针对目前多步行程时间预测方法研究较少,存在未来一段时间内的观测值不能及时得到的问题,提出基于简化路网模型的卡尔曼滤波多步行程时间预测模型和算法.综合运用上游路段、当前路段的实时和历史行程时间数据,从历史数据中寻找与当前日期交通状况最接近的历史日期,解决卡尔曼滤波未来一段时间内没有观测值而无法进行多步预测的问题.实验表明,算法能够合理地预测未来几个时段的路段行程时间,有效地避免了时滞性.同时,多步行程时间预测算法的精度高(尤其是4步以内,均等系数达到0.9以上), 是一种可行的预测方法. 相似文献
1