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.     

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城市交通诱导与控制需要短时交通流预测作为依据,当预测时间小于5 min时,常用的短时交通流预测方法往往难以满足精度要求. 为了提高短时交通流预测的精度,针对短时交通流的非线性特征,采用基于分形的方法可以缩短预测时间、提高预测精度. 在G-P算法基础上,本文利用欧式模定义相空间任意两点间的欧式距离,并采用筛选法计算备选点的欧式距离,以此提高计算速度,使预测2 min内的交通流成为可能. 以北京西直门至阜成门段一天的断面交通量为实例,应用基于分形的短时交通量预测算法,对712个有效数据点的后30点进行预测,预测精度达到92％以上.     

短时交通流预测方法比较

短时交通流预测是实现交通流诱导的关键技术之一。短时交通流因为其不确定性等特点而使其预测很复杂。通过实地调查获取的交通流量数据,分别采用移动平均法、指数平滑法、AR模型法3种交通流预测方法进行短时交通流量预测,并通过不同的评价指标对上述3种方法的预测效果进行评价,得出AR模型方法的预测效果优于其他2种方法。     

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以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测. 首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并以重构的交通流时间序列作为输入,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流同时预测;最后,基于城市快速路多断面交通流量数据对短时交通流预测方法进行验证,并与BP神经网络预测结果进行对比分析. 验证结果表明,本文提出的道路网划分方法能够划分出满足预测需求的子路网,在划分的子路网上,应用Elman神经网络能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于BP神经网络.     

北京城市网络交通流混合流量建模

针对北京城市网络交通流的统计特性,提出了一种新颖的混合流量模型,通过三类交通流量的组合得出:M型日均流量、振荡幅值符合时变Super-Gaussian分布的分形随机波动和到达率符合Poisson分布的流量"尖峰",以此来描述实际的交通流.通过该模型得出北京市交通流数据的去日平均概要曲线,对去日概要曲线进行离差统计分析可以较好地反映实际观察的交通流"尖峰"现象,这种现象和Internet通讯流的研究结果相符.进一步对交通流"尖峰"的到达规律进行研究发现,"尖峰"到达时间间隔呈负指数分布,并且这种随机波动具有与高速公路交通流相似的多分形特性.对交通流"尖峰"的认识和其到达率的结论对于进一步理解城市交通流复杂现象的起因和特性,提高交通流预测和仿真效果有着重要作用.     

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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.     

交通流短时预测的相关性研究

交通流短时预测中,多个检测点的道路交通状态间的时空联系是客观存在的,但以往研究中通常根据经验假定,很少定量研究其相关性. 本文引进了多元统计分析中的多维标度法对多断面时间序列的相关性进行定量分析,为合理进行多断面短时交通流预测研究提供基础. 首先,根据道路网多个断面各自的时间序列利用相关系数方法得到两两之间相关性的相关系数矩阵,然后,利用多维标度法将道路网中多个断面交通流的相关程度映射到一张二维拟合构图中,以拟合构图中代表各个断面的点之间的欧几里得距离来体现断面之间的相关强度,从而判别断面之间相关性强弱,确定道路网多断面短时交通流预测时相关性分组. 最后,根据相关性分析结果进行多断面交通流预测及效果比较,验证了方法的可行性和有效性.     

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交通流短时预测中,多个检测点的道路交通状态间的时空联系是客观存在的,但以往研究中通常根据经验假定,很少定量研究其相关性. 本文引进了多元统计分析中的多维标度法对多断面时间序列的相关性进行定量分析,为合理进行多断面短时交通流预测研究提供基础. 首先,根据道路网多个断面各自的时间序列利用相关系数方法得到两两之间相关性的相关系数矩阵,然后,利用多维标度法将道路网中多个断面交通流的相关程度映射到一张二维拟合构图中,以拟合构图中代表各个断面的点之间的欧几里得距离来体现断面之间的相关强度,从而判别断面之间相关性强弱,确定道路网多断面短时交通流预测时相关性分组. 最后,根据相关性分析结果进行多断面交通流预测及效果比较,验证了方法的可行性和有效性.     

基于重现定量分析法的交通流量时间序列周期特性

为了提高交通流量的预测精度,用重现图和重现定量分析法,定量分析了交通流量时间序列的周期特性,并利用BP神经网络法和K近邻法,对短时交通流量进行了预测.实例分析表明:不同统计时间间隔和不同时段的交通流量时间序列的周期特性不同.统计时间间隔为5 min的交通流量时间序列有较好的实时性和较强的周期性.交通流量时间序列的周期特性与预测精度正相关,夜间交通流周期性弱,预测精度为87.41%;日间交通流周期性强,预测精度为92.16%.     

基于混沌理论对北京二环路进行短时交通流量预测的研究

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.     

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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.     

K近邻短时交通流预测模型

为了准确预测道路短时交通流,构建了基于K近邻算法的短时交通流预测模型。分析了K近邻算法的时间和空间参数,提出4种状态向量组合的K近邻模型:时间维度模型、上游路段-时间维度模型、下游路段-时间维度模型与时空参数模型。以贵州省贵阳市出租车的GPS数据对几种K近邻模型进行了检验。分析结果表明:带有时空参数的K近邻模型具有更高的预测精度,其预测误差最小,平均为7.26%。基于指数权重的距离度量方式能更精确的选择近邻,其预测误差最小,平均为5.57%。与神经网络和历史平均模型相比,带有指数权重的K近邻模型具有更好的预测精度,平均预测误差仅为9.43%。可见,带有时空参数与指数权重的K近邻模型可作为道路短时交通流预测的有效手段。     

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。     

基于最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提.综合分析交通流量影响因素的基础上,进行多路段的交通流量预测研究,提出了基于最小二乘支持向量机的交通流量预测改进模型,并应用平安大街的流量数据进行实例验证.结果表明,该模型具有学习速度快、跟踪性能好及泛化能力强等优点,在交通流预测中更具有实用性和推广性.     

岩溶地质预报的分形理论应用基础研究

为进一步提高岩溶地质预报的准确性,将分形理论应用于岩溶地质预报.通过对岩溶发育的宏观与微观规律分析,提出了岩溶元的概念,并用于描述岩溶发育的分形生长过程.计算了岩溶元的分形生长维数和岩溶发育的分形评价指数,据此对岩溶发育程度进行判别.将岩溶发育程度分为5级,以2座隧道为例进行了分析,效果较好.研究成果为应用分形理论进行岩溶地质预报奠定了理论基础.     

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。     

基于道路交通的相空间重构

利用相空间重构法,对道路交通中的车流量进行模拟分析,在选择适当的嵌入维数和延迟时间的情况下,得到相应的关联维度,即车流量这个时间序列的吸引子维度.得到的关联维度是个大于2的分形维,说明构成此序列的交通系统是个混沌系统.如果要进一步构建此系统的动力学模型,至少需要3个独立的参数变量.此方法为道路交通预测工作的顺利展开打下了一定的基础.