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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Network-Wide Mesoscopic State Estimation Based on a Variational Formulation of the LWR Model and Using Lagrangian Observations

verfasst von : Yufei Yuan, Aurélien Duret, Hans van Lint

Erschienen in: Traffic and Granular Flow '15

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper presents a generic data assimilation framework based on a mesoscopic-LWR model formulated in Lagrangian-space coordinates and using Lagrangian observations. This is a challenging work since probe trajectories are not directly related to specific vehicle/platoon indexes in the simulation model. Therefore, we develop a method to incorporate probe information and to further estimate states. The proposed method has been validated on a homogeneous road stretch, and it provides promising results for further extension of the framework.

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Literatur
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Zurück zum Zitat Courant, R., Friedrichs, K., Levy, H.: On the partial difference equations of mathematical physics. IBM J. Res. Dev. 11(2), 215–234 (1967)CrossRefMATHMathSciNet Courant, R., Friedrichs, K., Levy, H.: On the partial difference equations of mathematical physics. IBM J. Res. Dev. 11(2), 215–234 (1967)CrossRefMATHMathSciNet
2.
Zurück zum Zitat Duret, A., Leclercq, L., El Faouzi, N.E.: Data assimilation based on a mesoscopic-LWR modeling framework and loop detector data: methodology and application on a large-scale network. In: Proceedings of the Transportation Research Board 95th Annual meeting. Transportation Research Board, Washington, D.C. (2016) Duret, A., Leclercq, L., El Faouzi, N.E.: Data assimilation based on a mesoscopic-LWR modeling framework and loop detector data: methodology and application on a large-scale network. In: Proceedings of the Transportation Research Board 95th Annual meeting. Transportation Research Board, Washington, D.C. (2016)
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Metadaten
Titel
Network-Wide Mesoscopic State Estimation Based on a Variational Formulation of the LWR Model and Using Lagrangian Observations
verfasst von
Yufei Yuan
Aurélien Duret
Hans van Lint
Copyright-Jahr
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-33482-0_70