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随着机动车保有量的增加,交通拥堵变成迫切需要解决的问题. 道路交通流预测可以使交通管理部门提前制订相关政策,面对即将出现的交通问题提前采取管控措施,从而可以在一定程度上缓解交通压力. 道路交通流预测预报是智能交通系统关键技术之一,短时预测是交通控制、车辆导航的技术基础. 本文在对交通系统具有耗散系统特性分析的基础上,认为交通状态中存在混沌. 本文运用混沌与分形理论恢复交通流量序列的动力学系统,并用多元局域预测法对时间序列进行预测,并实地采集数据运用模型进行分析校验. 通过分析不同时间间隔的时间序列的评价指标,比较得出此法在2至5分钟内有较高的预测精度.     

基于混沌理论的短时交通流量预测

随着智能交通的发展,实时动态交通分配成为当前研究热门问题.短时交通流预测是实.时动态交通分配的关键技术之一,在当今交通控制以及车辆导航中具有不可替代的地位.通过对交通流数据进行分析,得出交通系统具有耗散系统特性.并且存在混沌.在此基础上,运用混沌理论对交通流数据进行相空间重构,并用多元局域预测法对时间序列进行预测.通过分析预测数据,得出基于混沌理论的短时交通流量预测在2～5 min内具有较高的预测精度.     

基于混沌理论的短时交通流量预测

随着智能交通的发展,实时动态交通分配成为当前研究热门问题。短时交通流预测是实时动态交通分配的关键技术之一,在当今交通控制以及车辆导航中具有不可替代的地位。通过对交通流数据进行分析,得出交通系统具有耗散系统特性,并且存在混沌。在此基础上,运用混沌理论对交通流数据进行相空间重构,并用多元局域预测法对时间序列进行预测。通过分析预测数据,得出基于混沌理论的短时交通流量预测在2～5 min内具有较高的预测精度。     

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短时交通流预测是智能交通系统的核心内容和交通信息服务、交通诱导的重要基础。目前,道路交通数据采集设备的性价比越来越合理,道路上交通数据的采集设备不断完善,使得短时交通流状态的分析处理和预测成为可能。考虑到道路网交通状态的混沌特性和相关性,应用多维混沌时间序列可对道路网多断面交通状态进行预测。建立的多维混沌时间序列模型中有多个参数需要确定,并且与以往一维混沌时间序列预测中参数确定原则既有区别又有联系,因此在分析其差异性之后,本文利用粒子群优化算法优化模型中参数,当输入新的数据时,应用该模型就可以预测道路多点的交通状态。通过某城市快速路上7个断面交通流量来验证模型的有效性。     

基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．     

两种短时交通流混沌预测方法分析

短时交通流预测是智能交通系统的核心内容和交通信息服务、交通诱导的重要基础。采用符合交通流特性的混沌理论对短期交通流进行预测。在相空间重构和混沌识别的基础上,建立短期交通流加权一阶局域预测模型和基于最大Lyapunov指数的预测模型,并对一组实际的交通流数据进行预测。仿真结果表明:两种方法都能较准确的预测交通流,但最大Lyapunov指数预测模型的预测精度相对较高。     

短时交通流预测中的特征选择算法研究

短时交通流预测是智能交通系统的重要基础,其精度直接影响到交通控制和诱导的效果.对于交通流预测中的非参数回归方法,其中一个重要的问题是状态向量的选取.本文提出基于 ReliefF和 Delta Test的特征选择算法来对特征向量进行选择.首先使用 ReliefF算法根据特征和类别的相关性对状态向量进行快速初步筛选,加快算法的执行效率.接下来以 Delta Test为性能指标,使用遗传算法对状态分量的权重进行进一步优选.最后通过基于实际数据的算例,对本文方法优选的状态向量与时间序列状态向量,简单时空关联向量进行了对比.结果表明,本文的方法在一般交通状态条件下和突变交通状态下都具有较好的性能.     

基于延迟坐标状态空间重构的短期交通流预测研究

交通系统是一个有人参与的，时变的，开放的复杂巨系统，具有高度的非线性和不确定性。混沌理论研究非线性动力学系统随时间变化的规律，本尝试用混沌理论对交通流进行分析和预测。本首先对交通流特性进行了分析，给出了交通流基本参数流量-速度-占有率的关系，并得出交通流特性平日和周末不同，应分别进行分析和预测的结论。本分别用互信息法和G-P算法确定了重构和空间中的重要参数（时间延迟，嵌入维和相关维），在此基础上重构延迟坐标状态空间，并用基于相空间重构的加权一阶局域预测法进行短期交通流预测，预测时间间隔为5分钟。用从上海延安路高架桥的感应线圈采集到的每隔5分钟的交通流数据进行验证，得到的预测结果和实际数据的误差很小，精度较高。因此，基于延迟坐标状态空间重构的短期交通流预测的方法是可行的。且结论是可信的。     

基于分段学习的BP神经网络的交通流量预测

智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳方案,实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。本文采用改进型BP神经网络建立起交通流的时间序列模型,该模型可用于短期内道路交通流量的预测。     

基于加权一阶局域法的短时交通流量预测的研究

本文在分析了城市短时交通流时间序列和混沌特点基础上,通过对混沌时间序列预测方法的研究,提出了一种基于加权一阶局域法的短时交通流量预测方法。该方法引进了权值,使得它比全域法具有更好的自适应能力和较高的预测精度。对实际短时交通流量进行预测,取得了令人满意结果。     

基于协整理论的短时交通流组合预测研究

交通流短时预测是智能交通系统中的一个重点问题,预测效果的好坏直接关系到控制和诱导的结果,是实现先进交通管理信息系统的关键技术之一. 本文简要介绍了协整和误差修正模型的概念,利用序列的协整性来进行交通流组合预测模型的有效性验证,并利用误差修正模型提高组合预测模型的稳定性. 我们利用北京市二环路上采集到的交通流数据进行了模型的验证. 研究结果表明,基于协整理论的交通流组合预测模型可以取得很好的预测效果.     

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在现代智能交通系统中,短时交通流预测是实现先进的交通控制和交通诱导的关键技术之一.为了提高短时交通流预测的准确性,本文提出了一种基于组合预测模型的短时交通流预测方法.一方面,根据当前的交通流数据来动态调整其对未来预测的影响;另一方面,通过对历史交通流数据的时空特性分析,利用数据挖掘领域的相关知识寻求与当前交通流特性最为相似的历史曲线,并以其为基础来获得预测值的匹配值;然后,将二者获得的信息进行融合,采用多种不同的组合方式来实现短时交通流预测.以厦门市莲花路口断面的交通流量为例,通过对仿真图像和数据的分析,得出各种组合方法的预测平均绝对相对误差均小于10%,能够较好地满足交通诱导系统的需求.     

交通流短时预测理论研究进展

交通流短时预测是智能运输系统。尤其是其先进的交通管理系统和出行者信息系统研究的一个重要内容。利用预测算法来分析交通数据，并预测未来数分钟内的交通流状态，便于及时采取适当的交通控制措施和诱导措施。     

基于小波与混沌集成的短时交通流预测

针对现有短时交通流预测模型的不足,提出了一种用于交通流短时预测的小波与混沌集成方法。首先对交通流序列进行小波分解,分别得到低频部分和高频部分,并在此基础上作进一步分析,结果表明交通流存在混沌特性。然后应用混沌理论分别建立低频部分和高频部分的预测模型,对低频部分和高频部分进行预测。最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构,实现对原始交通流序列的预测,与现有方法比较,结果表明该方法具有较高的精度和应用前景。     

基于云-自组织神经网络的交通流预测模型

现代交通系统结构复杂,涉及的数据类型和数量众多,模糊性、随机性和不确 定性等因素的存在增加了数据分析过程中定性与定量综合集成的难度.本文对城市交通 流预测进行了研究,根据云模型和自组织神经网络的特点,构建了云-自组织神经网络 交通流预测模型.该预测模型运用云模型处理数据的模糊性和随机性问题的优势,提高了 自组织神经网络预测中学习样本数据的可靠性.通过对某城区的实际数据进行对比测算, 改进的预测模型比单纯使用自组织神经网络预测模型决定系数更高.结果表明,本文提出 的模型在交通流预测中提高了准确率,降低了预测泛化误差.     

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交通流预测分析已成为智能交通的核心研究内容之一。依据混沌时间序列分析方法,建立了短时交通流的预测模型。在对实测的交通流数据进行相空间重构的基础上,综合考虑欧氏距离和均等系数,提出了最邻近点的两步优化选择方法,并采用了局部多项式拟合方法对所选取的最邻近点进行逼近以求得预测公式。本文将此方法运用于东莞东江大道流量预测,比较预测流量和实测流量,得出最大相对误差为0.445％,最小相对误差为0.038％,且单步预测时间仅为38.52秒。结果表明,该预测模型具有较高的精度,同时也能够满足实时性的要求。     

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对城市的道路交通运行状况进行全面分析评估并实时监控、预测,可以有效地消除交通隐患,增强城市交通管理部门对城市交通的管控能力.本文基于北京市典型道路交通流特性分析及已有的道路交通流预测模型,提出道路交通运行状态组合预测模型,确定了非参数回归模型作为预测模型的核心,组合使用傅立叶历史估算模型、非参数自回归模型和非参数邻域回归模型对北京市典型道路的交通运行状态进行预测.针对北京市道路交通流信息采集系统实际情况及未来预测信息图形化发布的需要,提出了道路交通流预测系统的异构数据融合方法及道路编码模型及方法.     

喀什经济开发区综合交通规划中交通需求预测

喀什地区位于中国的西大门，与5个国家接壤，有6个国家一类口岸对外开放，区域优势明显．对喀什经济开发区交通需求的科学研究是促进该研究区域交通运输事业规范而高速发展的关键．本文采取时间序列预测法、弹性系数法、综合评价法等方法，系统全面地对该区域交通需求预测进行了分析，为该区域综合交通规划与建设奠定了基础．