Trafikflödesprognoser är ett viktigt forskningsproblem i många av applikationerna Intelligenta transportsystem (ITS). Användningen av Autoregressive Integrated Moving Genomsnitt (ARIMA) eller säsongsbunden ARIMA (SARIMA) för trafikflödesprognoser kräver enorma flödesdata för modellutveckling och därför kanske det inte är möjligt att använda ARIMA i fall där tillräckliga data inte finns tillgängliga. För att lösa detta problem föreslogs och utvärderades ett förutsägelsesystem baserat på Kalmanfiltreringsteknik (KFT), som endast kräver begränsade indata. Endast tidigare två dagars flödesobservationer har använts i det prognossystem som utvecklats med hjälp av KFT för att förutsäga nästa dags flödesvärden med önskad noggrannhet. Man försökte också förutsäga trafikflödet med hjälp av både historiska (tidigare två dagars flödesdata) och realtidsdata på den aktuella dagen. Lovande resultat erhölls med ett genomsnittligt absolut procentfel (MAPE) på 10 mellan observerade och förväntade flöden och detta indikerar lämpligheten hos det föreslagna prognossystemet för trafikflödesprognoser i ITS-tillämpningar.
Kumar REF introducerade en Kalman filtreringsteknik (KFT) för att förutsäga trafikflödet med begränsade indata.
Traffic Flow Prediction using Kalman Filtering Technique
{'venue': None, 'journal': 'Procedia Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}