《一种基于序贯Monte Carlo算法的交通事件重构方法》PDF+DOC

为了能准确地重构出当前道路场景中的交通流事件，需要合适的模型与方法以及能够代表交通流状态的实时数据。基于交通流非线性非高斯的特点，提出了一种基于序贯Monte Carlo方法的交通流堵塞事件重构模型。提出的模型能够不断的同化真实道路上实时的传感器数据使仿真中的交通流状态与真实路况不断接近。通过分析仿真数据推测出当前真实道路上的堵塞事件及其相关属性，并据此在仿真环境中模拟堵塞，进而实现对真实道路上堵塞事件的重构。理论研究和实验结果表明该模型能够根据重构结果评估当前的道路状况，合理推测引起拥堵的位置与堵塞范围。

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