JOURNAL OF LIGHT INDUSTRY

CN 41-1437/TS  ISSN 2096-1553

基于马尔柯夫过程的交叉路口车流量预测模型研究

蒋亚平 郭俊亮

蒋亚平, 郭俊亮. 基于马尔柯夫过程的交叉路口车流量预测模型研究[J]. 轻工学报, 2012, 27(6): 21-23,31. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.006
引用本文: 蒋亚平, 郭俊亮. 基于马尔柯夫过程的交叉路口车流量预测模型研究[J]. 轻工学报, 2012, 27(6): 21-23,31. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.006
JIANG Ya-ping and GUO Jun-liang. Study on vehicle flowrate prediction model of crossroads based on Markov process[J]. Journal of Light Industry, 2012, 27(6): 21-23,31. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.006
Citation: JIANG Ya-ping and GUO Jun-liang. Study on vehicle flowrate prediction model of crossroads based on Markov process[J]. Journal of Light Industry, 2012, 27(6): 21-23,31. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.006

基于马尔柯夫过程的交叉路口车流量预测模型研究

  • 中图分类号: U491.1

Study on vehicle flowrate prediction model of crossroads based on Markov process

  • Received Date: 2012-09-03
    Available Online: 2012-09-16

    CLC number: U491.1

  • 摘要: 为了预测城市交叉路口交通控制系统中每个相位的车辆流量,进而在一个信号周期内合理分配每个相位的时间,建立了交叉路口车流量预测模型.该模型运用马尔柯夫分析方法,把各相位定义为当前状态,经片段时候后,系统只要掌握转化为另一状态的可能性,即可制订出相应的控制策略.试验结果表明该算法预测的车流量与实测车流量之间的误差比较小,在短时预测车流量方面是可行的.
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  • 收稿日期:  2012-09-03
  • 刊出日期:  2012-09-16
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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蒋亚平, 郭俊亮. 基于马尔柯夫过程的交叉路口车流量预测模型研究[J]. 轻工学报, 2012, 27(6): 21-23,31. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.006
引用本文: 蒋亚平, 郭俊亮. 基于马尔柯夫过程的交叉路口车流量预测模型研究[J]. 轻工学报, 2012, 27(6): 21-23,31. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.006
JIANG Ya-ping and GUO Jun-liang. Study on vehicle flowrate prediction model of crossroads based on Markov process[J]. Journal of Light Industry, 2012, 27(6): 21-23,31. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.006
Citation: JIANG Ya-ping and GUO Jun-liang. Study on vehicle flowrate prediction model of crossroads based on Markov process[J]. Journal of Light Industry, 2012, 27(6): 21-23,31. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.006

基于马尔柯夫过程的交叉路口车流量预测模型研究

  • 郑州轻工业学院 计算机与通信工程学院, 河南 郑州 450001

摘要: 为了预测城市交叉路口交通控制系统中每个相位的车辆流量,进而在一个信号周期内合理分配每个相位的时间,建立了交叉路口车流量预测模型.该模型运用马尔柯夫分析方法,把各相位定义为当前状态,经片段时候后,系统只要掌握转化为另一状态的可能性,即可制订出相应的控制策略.试验结果表明该算法预测的车流量与实测车流量之间的误差比较小,在短时预测车流量方面是可行的.

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