کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6936338 | 869081 | 2016 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Efficient multiple model particle filtering for joint traffic state estimation and incident detection
ترجمه فارسی عنوان
فیلتر کردن ذرات چندگانه مدل کارایی برای تخمین وضعیت مشترک ترافیک و تشخیص حادثه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
برآورد ترافیک، تشخیص حادثه ترافیکی، مدل چندگانه، فیلتر ذرات، پیاده سازی زمینه،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
This article proposes an efficient multiple model particle filter (EMMPF) to solve the problems of traffic state estimation and incident detection, which requires significantly less computation time compared to existing multiple model nonlinear filters. To incorporate the on ramps and off ramps on the highway, junction solvers for a traffic flow model with incident dynamics are developed. The effectiveness of the proposed EMMPF is assessed using a benchmark hybrid state estimation problem, and using synthetic traffic data generated by a micro-simulation software. Then, the traffic estimation framework is implemented using field data collected on Interstate 880 in California. The results show the EMMPF is capable of estimating the traffic state and detecting incidents and requires an order of magnitude less computation time compared to existing algorithms, especially when the hybrid system has a large number of rare models.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Transportation Research Part C: Emerging Technologies - Volume 71, October 2016, Pages 521-537
Journal: Transportation Research Part C: Emerging Technologies - Volume 71, October 2016, Pages 521-537
نویسندگان
Ren Wang, Shimao Fan, Daniel B. Work,