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论文介绍了基于卡尔曼滤波理论的短时段交通量预测模型，并利用该模型与传统的时间序列模型针对高速公路所采集的数据进行了仿真预测比较。预测结果表明卡尔曼滤波预测方法较传统方法有较大改进，具有较高的预测精度，能够满足路网调度对短时段交通流预测的需求。
卡尔曼滤波在短时段交通预测上的应用
【摘 要】
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论文介绍了基于卡尔曼滤波理论的短时段交通量预测模型，并利用该模型与传统的时间序列模型针对高速公路所采集的数据进行了仿真预测比较。预测结果表明卡尔曼滤波预测方法较传
【机 构】
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东南大学ITS研究中心,南京210096江苏省交通厅公路局,南京210005
【出 处】
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第一届中国智能交通年会
【发表日期】
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2005年12期
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