【摘 要】
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针对基于单一数据源、利用卡尔曼滤波理论建立行程时间预测模型存在的不足，采用多源数据进行行程时间预测以提高精度。浮动车、固定检测器是常用的交通信息采集方法，在信息种类
【机 构】
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武汉理工大学智能交通系统研究中心,嘉兴市交通运输局
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针对基于单一数据源、利用卡尔曼滤波理论建立行程时间预测模型存在的不足，采用多源数据进行行程时间预测以提高精度。浮动车、固定检测器是常用的交通信息采集方法，在信息种类、数据精度等方面存在一定的互补性。因此，选择2种检测器的实时交通数据作为模型输入参数。利用卡尔曼滤波理论，以流量、占有率、行程时间作为输入量构成参数矩阵，建立城市道路网络行程时间预测模型。并通过Vissim仿真实验验证了模型的有效性。结果表明：基于多源数据的行程时间预测模型平均绝对相对误差为5．45％，其精度比单独采用固定检测器检测数据预测提高
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