课程时间
2024年11月9日(周六)19:30
主讲人:王亦兵
王亦兵,浙江大学智能交通研究所教授、博导,入选浙江省千人计划、中国公路学会首批“国际公路交通科技领军人才”。担任国际智能交通学术期刊IEEE Transactions on ITS高级副主编和Transportation Research Part C副主编,以及第9/13/17/23/25届(2006/2010/2014/2020/2022)IEEE国际智能交通系统大会程序委员会主席/副主席。主要研究方向为智能网联交通系统建模、感知、控制和优化。
主题:《高速公路交通状态估计与预测通用方法》
高速公路交通状态感知包括状态估计和预测。交通状态估计旨在稀疏检测条件下实时重构高速公路全域交通状态(流量、速度、密度等),为交通管控构建数智基础。本研究提出一个基于扩展Kalman滤波且模型参数自适应的实时交通状态估计通用方法,有效应对交通流时空异质性和交通事故的影响;研发固定和移动混合检测驱动的交通状态估计方法,揭示拉格朗日感知数据对欧拉交通状态估计的赋能机制;提出一个物理信息内嵌的深度学习(PIDL)交通状态估计方法,发挥物理模型和深度学习的双重优势。
交通状态预测面向高速公路交通动态的短时未来演化。机器学习方法往往长于处理有限检测点位的状态预测,短于应对大量非检测点位的状态预测。本研究辨析状态预测的时空延拓属性,提出两种全局交通状态预测新方法。一种利用宏观交通流模型将有限点位的机器学习状态预测延拓到路网全空间;另一种利用混合图专家模型MoGE完成目标状态集的空间外推,再通过递归时空图编码器-解码器架构实现目标状态集的时间外推。实证研究表明了上述状态估计和预测方法的优良性能。
编辑:肖改平、杨娜
校对:杜小川
审核:于丁
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