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摘要
城市快速路交通是典型的非线性、时变系统。针对城市快速路交通流参数估计问题，基于实测道路交通流数据提出一种新的车辆速度估计方法。首先对实测交通流数据进行预处理；然后对其进行经验模态分解与重构，建立训练数据集，基于神经网络算法，构建车辆速度与密度之间的非解析模型，实现速度的估计与预测；最后采用北京市三环路实测交通流数据对算法进行测试，分析数据预处理和经验模态分解对车辆速度估计结果的影响。结果显示本文所提方法的交通流速度参数估计均方根误差为3.41，皮尔逊相关系数为0.87，比BP神经网络方法具有更高的精度。
- 出版日期2023
- 单位西华大学; 山东警察学院
