Resumen

La estimación del estado del tráfico en las autopistas es útil para la orientación, el control y la gestión inteligentes del tráfico. El estado del tráfico en las autopistas se caracteriza por fluctuaciones rápidas y dramáticas, lo que presenta una fuerte característica no lineal. En teoría, un filtro de partículas tiene un buen rendimiento en la resolución de problemas no lineales. Este artículo propone un enfoque basado en filtros de partículas para estimar el estado del tráfico en autopistas. Se utiliza como objeto experimental el enlace de autopista entre el oeste del Puente de la Paz y el oeste del Puente de San Yuan del tercer anillo de Pekín. De acuerdo con las características del tráfico y el modo de medición del enlace, se adopta el modelo de flujo de tráfico macroscópico validado de segundo orden para establecer el modelo del enlace. Se describen en detalle los pasos de implementación del filtro de partículas para la estimación del estado del tráfico en autopistas. El análisis del error de estimación para los experimentos demuestra que el enfoque propuesto tiene un rendimiento de estimación alentador.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:estado del tráfico en autopistas, filtro de partículas, estimación del estado del tráfico en autopistas, estimación del estado del tráfico en autopistas, modelo macroscópico de flujo de tráfico, puente de san yuan, estimulación del rendimiento de la estimación, análisis del error de estimación, orientación inteligente del tráfico, característica no lineal fuerte
• Keywords:freeway traffic state, particle filter, freeway traffic state estimation, freeway traffic state estimation, macroscopic traffic flow model, san yuan bridge, encouraging estimation performance, estimation error analysis, intelligent traffic guidance, strong nonlinear feature