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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明提出一种基于浮动车数据的信号交叉口排队长度估计方法与系统，首先对低频浮动车数据进行地图匹配；其次构建周期最大排队长度与浮动车空间位置分布的关系模型，基于历史浮动车数据，估计获得周期最大排队的均值；然后基于历史浮动车数据，根据交叉口信号配时数据，提取浮动车样本的周期平均最大排队长度，并获取方差；最后，以获得的均值与方差，定义周期最大排队长度的先验分布，基于当前时段观测的浮动车数据，采用贝叶斯方法，估计获得当前时段周期排队长度的后验分布。本发明利用现实城市路网中可广泛获取的低频低渗透率浮动车数据，实现可普及应用的大范围城市路网信号交叉口排队状态获取，为城市路网交通管理与控制提供基础支撑。
主权项：1.一种基于浮动车数据的信号交叉口排队长度估计方法，其特征在于，包括如下步骤：对浮动车数据进行地图匹配，获取浮动车轨迹匹配点至下游信号交叉口的距离和转向；基于交通波理论与概率统计理论，构建周期最大排队长度与浮动车空间位置分布的概率模型，对模型参数进行标定，获取历史时段内的周期最大排队长度均值；基于历史浮动车数据，根据交叉口信号配时数据，提取浮动车样本的周期最大排队长度，获取历史时段内的周期最大排队长度方差；以历史数据获得的均值与方差，定义周期最大排队长度的先验分布，构建基于贝叶斯理论的周期最大排队长度后验估计模型，采用马尔科夫链蒙特卡罗MCMC方法对后验估计模型参数进行求解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于浮动车数据的信号交叉口排队长度估计方法与系统
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