作者：姚智胜; 邵春福交通工程交通状态预测状态空间模型多点时间序列卡尔曼滤波
摘要：以多点的道路交通状态为研究对象,把道路交通状态单点预测向多点同时预测扩展,提出了基于状态空间模型的道路交通状态多点时间序列预测方法。首先,利用道路交通状态的多点时间序列数据建立多维自回归模型,转化状态空间模型形式,接着利用EM算法估计状态空间模型参数,从而得到多点道路交通状态的状态空间模型;其次,根据时间序列数据估计系统状态,利用卡尔曼滤波算法进行一步预测,补充新的数据并更新系统状态递推预测;最后,利用某城市快速路上相邻6个交通检测器采集的多点时间序列数据验证模型的有效性,并与卡尔曼滤波单点预测方法相对比。结果表明：该模型是可行和有效的。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
