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亚历山大·沃思;米卡·比诺伊斯;保拉·山羊;西蒙·哥特利希

宏观交通流模型中数据驱动的不确定性量化。 （英语） Zbl 1501.35460号

高级计算。数学。 48，第6号，第75号论文，第26页（2022年）.
总结：我们提出了一种贝叶斯方法，用于从横截面数据中量化宏观交通流模型中的参数不确定性。我们考虑由质量守恒方程组成的简单一阶模型和由速度演化方程组成的二阶模型。引入偏差项，并将其建模为高斯过程，以说明交通流模型的局限性。我们比较了两种模型的宏观变量（流量、速度、密度）的误差，验证了结果，表明二阶模型在重建感兴趣的交通量方面表现得更好。

引用于1文件

MSC公司：

35兰特 PDE的反问题
35升65 双曲守恒律
62英尺15英寸 贝叶斯推断
76A30 交通和行人流量模型

关键词：

宏观交通流模型;戈杜诺夫方案;环路检测器流量数据;贝叶斯校准;参数估计;优化

软件：

HLLE公司;mcmcse公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Würth}等人，高级计算。数学。48，第6号，第75号论文，第26页（2022年；Zbl 1501.35460）
全文： DOI程序 哈尔

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