Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Traffic State Prediction Using Markov Chain Models
Northeastern University.
2007 (Engelska)Ingår i: Proceedings of the European Control Conference 2007, 2007, s. 2428-2435Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

Motorway traffic management and control relieson models that estimate and predict traffic conditions. In thispaper, a methodology for the identification and short-termprediction of the traffic state is presented. The methodologycombines model-based clustering, variable-length Markovchains and nearest neighbor classification. An application ofthe methodology for short-term speed prediction in a freewaynetwork in Irvine, CA, shows encouraging results.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2007. s. 2428-2435
Nationell ämneskategori
Transportteknik och logistik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kth:diva-88168OAI: oai:DiVA.org:kth-88168DiVA, id: diva2:502157
Konferens
European Control Conference 2007, Kos, Greece, July 2-5, 2007
Anmärkning
TSC import 1997 2012-02-14. QC 20120522Tillgänglig från: 2012-02-14 Skapad: 2012-02-14 Senast uppdaterad: 2012-05-22Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Koutsopoulos, Haris
Transportteknik och logistik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 38 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf