交通流短时预测研究进展

交通短时流预测是交通控制和交通诱导的基础和关键技术之一,经过几十年的研究已出现200多种预测方法。首先对城市道路交通流短时预测方法进行分类。然后分析、归纳了交通流预测领域的最新研究进展,总结出几类最新的研究趋势：综合模型应用,组合模型应用,时空相关性研究,单断面向多断面、路网扩展研究,单步预测向多步预测发展研究,以及基于反馈的动态预测。最后,展望了今后交通流短时预测的研究方向。     

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。     

基于时空特征分析的短时交通流预测模型

交通流预测的实时性和准确性直接影响到交通流诱导系统的高效性,是智能交通领域研究的热点。为了进一步提高短时交通流预测的精度,提出一种基于时空特征分析的短时交通流预测模型。在分析路段时空相关性的基础上,利用云模型改进的遗传算法对支持向量机的参数进行优化,得到最优的支持向量机模型,并实现短时交通流预测。以长春市局部路网的实测数据为基础,验证了所提出模型的有效性和可行性。     

短时交通流智能预测方法的研究

在分析短时交通流预测方法的基础上。指出现有预测方法的局限性，提出了一种将多种预测模型与人工智能技术相结合的短时交通流智能预测方法，论述了该预测方法的基本原理。     

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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.     

高速公路交通流的分形维数与相空间重构预测

对成渝高速公路短时交通流通过计算不同时间尺度下Hurst指数而等到其相应的分形维数,结果表明,时间间隔越短的交通流,其分形维数越大,结构越复杂.由于时间间隔越短的交通流随机性大和复杂的结构,所以预测也就越困难.提出了一种新的基于相空间重构和移动平均相结合的预测方法——移动平均最近邻域法,从理论与实际数据两方面分析和验证了该方法对短时交通流预测的有效性.     

高速公路交通流的分形维数与相空间重构预测

对成渝高速公路短时交通流通过计算不同时间尺度下Hurst指数而等到其相应的分形维数,结果表明,时间间隔越短的交通流,其分形维数越大,结构越复杂.由于时间间隔越短的交通流随机性大和复杂的结构,所以预测也就越困难.提出了一种新的基于相空间重构和移动平均相结合的预测方法——移动平均最近邻域法,从理论与实际数据两方面分析和验证了该方法对短时交通流预测的有效性.     

基于非参数回归的短时交通流预测研究综述

短时交通流预测是实现交通控制和诱导的关键问题之一。综述了基于非参数回归的短时交通流预测方法,指出了状态向量的选取没有考虑天气环境等存在的问题,提出了改进思路和方法,即基于动态聚类和决策树的历史数据组织方式、时空一天气环境相结合的状态向量选取方法以及基于密集度和状态向量的自适应变K机制等,期望通过这些改进能提高基于非参数回归短时交通流的预测精度,为交通控制和交通诱导建立基础。     

高斯过程回归短时交通流预测方法

已有的短时交通流预测方法均属于确定性预测,无法对预测的不确定性进行定量分析.针对上述问题,提出了一种基于高斯过程回归的短时交通流预测方法.通过该方法在对短时交通流进行预测的同时还可以得到预测的方差估计值,并依此可以确定预测值的95%置信区间.在仿真实例中,在相同条件下对所提方法与支持向量机预测方法进行比较.仿真结果表明,高斯过程回归短时交通流预测方法不仅与支持向量机预测方法具有相近的预测精度,其中均方根误差为12.09,绝对值误差为118.42,相对误差为17.32%,而且能够获得预测结果的方差估计值,从而有效实现短时交通流概率意义上的预测.     

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。     

交通流预测的马尔科夫粒子滤波方法研究

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.针对目前马尔科夫交通流量预测模型在精度方面的不足,以及交通流量随机性、波动性的特点,提出马尔科夫粒子滤波交通流预测模型.一方面,将对交通流量预处理后的样本数据应用于马尔科夫模型中预测未来交通流量,能够较好地描述交通流量的变化趋势;另一方面,针对该预测结果精度的不足及对非线性预测不稳定的缺点,引用粒子滤波算法,将预测结果及权值进行不断更新,以及样本重选样过程,经过多次迭代,使样本粒子更加逼近真实预测值,从而提高预测精度.最后,以北京昌平区某检测器检测到的交通量进行仿真,将预测结果与传统马尔科夫链进行误差对比分析.结果表明,本文提出的马尔科夫粒子滤波交通流预测模型 5 min间隔误差为6.14%、1 h间隔误差为6.04%,预测精度高,具有更好的适用性和稳定性.     

基于改进加权一阶局域法的空中交通流量预测模型

空中交通流量精准预测是实施空中交通控制和管理的重要前提.针对空中交通流量时间序列的内在混沌动力特性,研究了基于改进加权一阶局域法的混沌交通流量时间序列预测模型.首先,提出了一种临近相点演化加权的改进一阶局域预测法,并通过在预测过程中构建误差序列进行预测结果修正;其次,利用关联维数出现饱和现象验证了4组不同统计时间间隔的实测空中交通流量时间序列均存在混沌特性;最后,在对空中交通流量时间序列进行相空间重构的基础上,利用改进加权一阶局域预测方法进行了流量预测结果的对比实验.结果表明,4组空中交通流量时间序列预测精度均有提高,时间尺度为10 min的流量预测效果最好,预测相对误差减小了29.7%.      

短时交通流预测模型

针对短时交通流变化周期性与随机性的特点,提出了新的混合预测模型,包含非参数回归模型与BP神经网络模型2种单项模型。非参数回归模型利用相关历史交通流数据,通过数据库匹配操作,确定预测结果,以充分体现交通流的周期稳定性。采用3层BP神经网络模型反映交通流的动态与非线性特点。采用模糊控制算法确定各单项模型的权重,并按不同权重有效组合成新的混合模型。采用西安市某路段30d的交通流量数据验证混合模型的预测效果。试验结果表明:该混合模型的平均相对误差为1.26%,最大相对误差为3.53%,其预测精度明显高于单项模型单独预测时的精度,能较准确地反映交通流真实情况。     

城市交叉口交通流特征与短时预测模型

时间尺度大于15 min的城市交通流预测模型已无法满足交通信号实时控制和交通信息实时发布的需求,通过对广州市中心区交叉路口交通流长期观察和数据采集,分析了各种时间尺度的交通流特性,提出以路口信号周期作为时间尺度,绿灯流率作为变量的ARIMA(p,d,q)短时交通预测模型。以1个和3个信号周期的时间尺度为例,对城市交叉路口不同时间段交通流进行建模和预测。结果表明ARIMA(p,d,q)预测模型结构稳定,算法简单,时间尺度为3个信号周期的预测模型可以很好地保持交通流特征,均方根误差为0.015 9,预测精度较高。     

考虑多特征的高速公路交通流预测模型

为准确预测高速公路交通流，缓解高速公路交通拥堵现象，本文提出一种考虑多特征的高速公路交通流预测模型。首先将高速公路当前道路与上下游的交通流、天气等数据转化为一个二维矩阵，并利用滑动窗口模型获得输入样本的最佳长度；然后将样本数据输入集成深度学习模型训练并提取交通流数据的特征，随后输出预测结果；最后，将某高速公路交通流数据用于工作日和节假日两组实验。结果表明：集成深度学习模型比单一模型预测高速公路交通流的效果要好，工作日的高速公路交通流预测精度远高于节假日，本文模型将平均绝对误差由 6.40辆·(20 min)-1 降到5.450辆·(20 min)-1，说明考虑多种因素可以提升高速公路交通流预测精度。     

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城市道路交通流预测的可靠性、实时性是城市交通管理与控制的基础. 为提高城市道路交通流的预测能力,提出了可变元胞传输模型（VCTM模型）. 在分析元胞传输模型（CTM模型）在城市道路交通流预测方面应用不足的基础上,根据流量守恒定律,将元胞的交通流密度和元胞的长度两个参数引入CTM模型,建立了VCTM模型. VCTM模型根据路段连接、汇聚、分流等三种形式的不同特点,分别建立了元胞连接、汇聚、分流的交通流传输公式. 虽然VCTM模型引入了元胞的交通流密度和元胞的长度两个参数,增加了模型求解的运算量,但克服了元胞长度必须相等的局限性,确保VCTM模型可以应用于城市路网中的不同道路. 仿真结果表明,VCTM模型能够满足城市道路交通流预测的要求.     

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。     

基于混合AGO-SVM的高速公路短时交通量预测研究

提出一种混合AGO-SVM高速公路交通量预测方法,原始交通量数据通过累加操作生成有规则的数据,预处理后的规则数据使用支持向量机法进行建模并预测,预测数据进行逆累加操作,获得下一时刻高速公路交通量的预测值,数据进行更新并保持样本序列不变从而进行高速公路交通量递推预测. 应用西宝高速交通量实际观测数据验证算法的有效性. 试验结果表明,在几种指标下该方法的预测精度比灰色模型法和支持向量机法的预测结果有所提高,是一种有效的高速公路交通流量预测方法.     

一种路网交通流参数的融合预测方法

提出了数据驱动与中观交通仿真融合的交通流预测框架.该框架将数据驱动 方法在路网局部断面和路段的高精度预测能力与中观交通仿真的路网范围预测能力结 合起来,通过可信度高的路网局部断面和路段预测值,在线修正中观交通仿真模型的参 数,使得中观交通仿真模型能够逼近、反映交通流运动趋势,提高路网范围交通状态预测 精度.通过结合路段旅行时间预测与中观交通仿真的实例分析证明,断面和路段预测和中 观交通仿真结合发挥了两者各自的优势,预测结果优于单一的中观交通仿真方法.     

Short-Time Traffic Flow Prediction Based on Chaos Time Series Theory

Traffic flow prediction has become a kernel study in intelligent transportation system. A prediction model of short-time traffic flow is presented based on chaotic time series analysis method. After the phase space reconstruction using traffic flow data, a two-step optimized selection method is proposed, which considers Euclidean distance and equal coefficient between neighboring point and predicted point. Then the prediction model is educed with the local polynomial method to approximate the neighboring points. The model proposed in this paper is applied to predict the real traffic flow in Dongjiang road, Dongguan city in Guangdong province, China. Comparing the predicted traffic flow value with the flow measured in reality, the results show that the maximal relative error is 0.445%, whereas, the minimal one is 0.038%. Moreover, the single-step forward prediction only requires 38.52 seconds. As a result, it is proved that the method can significantly improve the prediction accuracy and meet the requirement of the real-time prediction.