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本发明公开了一种基于多模型组合的城市道路交通流仿真推演方法。该方法克服了已有仿真模型实用性差的缺陷。首先用长短时记忆神经网络模型对历史流量数据进行预测,使用马尔科夫模型估计状态转移概率,将预测好的流量数据与估计的状态转移概率存至数据库中;接下来在数据库中建表,用于存放各断面的卡尔曼滤波参数和流量的初始值;然后按照单次推演执行读取参数‑流量一步预测‑更新噪声协方差‑流量校准‑更新参数的流程实现断面流量的仿真推演。本发明能够较好地用于城市路网交通流的仿真推演,预测交通流随时间推移的时空分布规律。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112989548 A
(43)申请公布日
2021.06.18
(21)申请号 20191
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