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基于时空Kalman滤波模型的高速公路交通预测方法研究
| 论文题名： | 基于时空Kalman滤波模型的高速公路交通预测方法研究 |
| 关键词： | 高速公路;时空关联特性;交通预测;Kalman滤波;性能评估 |
| 摘要： | 交通预测是高速公路交通流理论及应用研究的重要内容之一，同时也是实现高速公路交通智能化运营、管理和控制的关键技术之一。针对当前相关研究仅采用单点及单参数进行交通流预测的不足，论文以实际采集的高速公路交通流数据为基础，重点研究了基于交通流时空关联特性的高速公路交通流多点多参数预测方法。 在交通流时空关联特性研究方面，论文在交通流参数原始序列及差分序列曲线的直观分析基础上，采用时空相关系数对多个检测点交通流率、占有率和速度差分序列时间相关系数与空间相关系数进行了计算和分析，确立了交通流差分序列存在的1阶时间关联与1阶空间关联关系。 在高速公路多点多参数交通预测研究方面，论文基于交通流差分序列的1阶空间关联特性，利用多元线性回归模型建立了高速公路交通流差分序列的空间关联模型，并通过线性关系显著性的F检验、单个解释变量的显著性t检验，对高速公路交通流差分序列的空间关联模型的合理性进行了检验;同时，基于交通流差分序列的1阶时间关联特性，通过平稳性检验、模型最佳滞后阶数的确定和Granger因果关系检验等，建立了基于向量自回归模型的高速公路交通流差分序列时间关联模型;最后，论文基于高速公路交通流时间关联模型与空间关联模型，建立了基于时空Kalman滤波的高速公路交通流短时预测模型。 在高速公路交通预测模型性能评估方面，论文首先对所建立的基于时空Kalman滤波模型的高速公路交通预测模型的总体性能进行了评估;在此基础上，论文分别选用单点单参数ARIMA预测模型、单点多参数VARIMA预测模型和多点单参数STARIMA预测模型与论文所建立的多点多参数时空Kalman滤波预测模型进行对比。评估结果表明论文所建立的高速公路交通流多点多参数时空Kalman滤波预测模型性能更优，能够有效提高高速公路交通流短时预测性能。 |
| 作者： | 马党生 |
| 专业： | 交通运输工程;交通信息工程及控制 |
| 导师： | 夏井新 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东南大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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