基于多源数据融合的改进HMM拥堵评估模型

作     者：何烜 黄艳国 杨仁峥 曾东红 HE Xuan;HUANG Yanguo;YANG Renzheng;ZENG Donghong

作者机构：江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000 

出 版 物：《广西大学学报（自然科学版）》 (Journal of Guangxi University（Natural Science Edition）)

年 卷 期：2024年第49卷第2期

页      面：336-345页

学科分类：08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(72061016) 江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ170554) 

主　　题：交通工程 交通状态评估 多源数据 隐马尔可夫模型 

摘      要：针对交通流复杂的时空关联性以及自身的不确定性,为了准确评估路网通行能力并缓解交通拥堵问题,提出融合多源数据的改进隐马尔科夫模型,对交通拥堵态势进行评估。首先,引入多源数据观察特征,获得道路特征状态变量;然后,确定道路的状态参数,将交通流划分为4个状态;最后,使用改进韦尔奇算法考虑前n个时刻的历史数据,对隐马尔可夫模型进行参数估计和状态推断,获得改进后的模型。以深圳市某路段所在片区为例,对模型的有效性、适用性进行验证。结果表明:该方法准确性达到97.1%,相较于原始模型提高了4.7%,能对路网状态进行有效评估。随着采样频率的改变,改进后的模型与基准模型最低准确率分别相差9.8%、9.4%、9.7%。