【摘 要】
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采用模糊C均值聚类方法将快速路交通状态划分为畅通、轻度拥挤和拥挤状态。将快速路二阶宏观交通流模型与粒子滤波算法相结合,实现对快速路交通状态参数的估计,并将交通状态
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采用模糊C均值聚类方法将快速路交通状态划分为畅通、轻度拥挤和拥挤状态。将快速路二阶宏观交通流模型与粒子滤波算法相结合,实现对快速路交通状态参数的估计,并将交通状态参数估计结果划分到对应状态中,得到交通状态估计结果。在交通状态估计的基础上,考虑3种交通状态下的交通运行特性,结合可变限速控制和入口匝道控制建立快速路联合控制模型。采集吉林省长春市东部快速路交通数据进行实例验证,结果表明:联合控制模型的应用减少了快速路交通流总时间费用消耗的4.55%,降低了交通流密度,在一定程度上缓解了交通拥挤。
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