基于遗传算法的BP神经网络短时交通流预测

对BP神经网络模型、方法及遗传算法的基本原理进行了分析,将遗传算法与标准BP神经网络算法相结合构建了基于遗传算法的神经网络算法;建立了基于BP神经网络的短时交通流预测模型,对BP神经网络算法及基于遗传算法的BP神经网络算法进行设计,并将其应用于短时交通流预测模型的仿真计算,仿真结果表明基于遗传算法的BP神经网络算法具有更快的计算速度及更好的适应能力,该方法可以较好地应用于短时交通流预测。     

基于小波分析与隐马尔科夫模型的短时交通流预测

鉴于当前的城市交通拥挤不堪的现状,以及现阶段道路交通流预测时间消耗过长的弊端,将小波分析引入到城市短时交通流预测过程中,结合隐马尔科夫训练,提出一种基于小波分析的隐马尔科夫训练交通流预测模型。文章以新乡市交通局公交汽车数据和出租汽车数据作为数据来源,应用小波分析和隐马尔科夫相结合的预测模型进行预测,随后将预测结果同传统的隐马尔科夫模型所预测的结果进行对比分析。实验表明,本模型预测结果精确,与真实数据更为贴近,同时有效的降低了交通流预测的时间损耗,在短时交通流预测方面更加具有优越性。     

基于K-means与GRNN的高原山区高速公路短时交通流预测

为了研究可适用于高原山区高速公路短时交通流的预测方法,以及预测方法思路对绩效的影响,提出基于广义回归神经网络（General Regression Neural Network,GRNN）,构建K均值聚类算法（K-means clustering algorithm,K-means）与GRNN混合预测方法思路,即通过K-means和绩效指标判断GRNN模型参数最佳值,进而建立最佳预测模型。与传统上通过经验或一定指标判断模型参数值的思路相比,采用K-means和GRNN混合预测思路得出的模型参数值更佳,且模型RMSE、MAE最高可分别改善45.92%、45.05%,则构建的混合预测方法思路是科学有效的,可为高原山区交通流预测方法优化提供借鉴。     

基于交通流理论的高速公路短时作业区安全管理探讨

文章分析了高速公路短时作业的特点及短时作业区交通流特征,探讨了短时作业区交通事故特点及诱因,并从交通流的引导与控制等方面,提出了针对性的短时作业区安全管理对策。     

基于时间序列的航路随机交通流复杂度研究

本文参照数学算法复杂度模型并对其作出改进,建立了基于时间序列的航路交通流复杂度模型,给出了算法复杂度和近似熵复杂度两种模型的算法步骤,在短时和长时两个方面,从管制员的角度分析实时交通流并掌握交通流的复杂度,从而为发出正确的管制指令、合理安排航路流量提供参考。通过运用Matlab模拟经过某航路的航空器速度,仿真生成了两种不同状况下复杂度变化的情况。结果表明,该模型对缓解交通拥挤,分析交通流复杂度具有一定的现实意义。     

基于PSO-LSTM算法的智能交通流量预测研究

交通流量本身具有很强的不确定性,复杂、多变,容易受到随机因素的扰动,并且规律性不明显。随着不同预测方法的引入,对短时交通流的预测也出现了许多预测模型。长短期记忆模型擅长于处理和预测时间序列中具有时间间隔和延迟相对较长特征的重要事件。粒子群算法是一种通过模拟鸟群捕食行为设计的随机优化技术。本研究引入粒子群算法优化长短期记忆模型,使用昆明市某个路口断面所采集的过车数据作为训练集和测试集。本研究使用matlab软件进行上述模型的建模和预测,使用均方误差模型进行预测模型的误差分析。结果表明,引入粒子群算法优化模型后,预测误差降低60%,PSO算法优化LSTM模型能够更为准确的预测交通流量。     

基于无人驾驶车数据的快速路排队长度实时检测方法

交通拥堵是造成城市交通延误和运输资源浪费的重要原因。为了实时有效的对交通拥堵现象进行检测及预测,本文搭建了一套基于无人驾驶车数据的快速路排队长度实时检测系统。针对交通拥堵中的交通流现象和特点,本文基于无人驾驶车采集数据的特点,应用交通波理论,提出基于斜率法和LWR交通流模型法的两种方法对交通波波速进行估计,进而对排队长度的实时检测,最后使用NGSIM数据集对该系统进行验证。结果表明,基于LWR交通流模型法的方法二估计结果更接近于真实值,且无人驾驶车比例越高,估计结果越准确。实验证明该系统具有实时性、高效性和准确性的优点。     

基于TE-LSTM组合模型的短时交通流预测

为了提升城市道路智能交通控制和管理的合理性和有效性，从交通流时空特性角度出发，提出基于传递熵（TE）变量选择和长短时记忆（LSTM）神经网络模型的城市道路交通流预测方法。根据传递熵选取与被测对象时空因果关联性强的影响因素，将筛选所得的因素作为输入变量，建立TELSTM组合预测模型。采用自动车牌识别数据对算法进行训练和实验，并与基于随机森林（RF）、递归特征消除（RFE）、前向选择（FA）的LSTM组合预测模型对比。结果表明：TE-LSTM模型对道路交通流的预测准确度最高，交通流量预测的MAPE低于5%，在满足实际交通管理和控制的数据精度要求的同时，降低了预测模型的变量维度和复杂度，提升预测效率。     

改进非参数回归在交通状态预测中的应用

非参数回归是解决短时交通参数预测问题的较好方法。文章针对非参数回归方法应用于交通状态预测时所存在的不足，提出了由主成分分析的状态向量选取方法和基于斜率表示的相似性度量方法相结合的改进型非参数回归方法，并结合厦门市仙岳隧道工程进行实例验证，表明该改进方法具有较好的预测效果。     

基于XGBoost的城市轨道交通短时客流预测

城市轨道交通短时客流量具有随机性、周期性、相关性的特征,而短时客流预测作为城市轨道交通运营组织优化的关键技术,其预测数据的准确性将直接影响城市轨道交通运营组织的合理性。本文在分析城市轨道交通客流时间分布特征的基础上,提出了使用随机森林和XGBoost预测模型,对工作日和周末的客流分别进行预测,并以杭州地铁日均客流量最大的火车东站地铁站的进站客流为例进行实例分析,得到的预测数据与真实数据误差较小,验证了模型的有效性。最后将两种模型的预测误差进行对比分析,结果表明XGBoost预测模型对城市轨道交通客流的短时预测有着更高的精度和准确度。     

城市道路交通噪声的预测与分析研究

基于道路交通噪声评价指标的选择,通过运用噪声测量基本方法,对呼和浩特市区主要交通干道的交通流及交通噪声实地测量,并就已得到的城市道路交通噪声预测模型的预测值与实测值进行了较全面的对比分析。     

智能算法在短时交通流量预测中的应用

为了深入研究不同智能算法在不同时间尺度下短时交通流量预测中的预测效果,采用历史平均法作为参照,选取小波神经网络、支持向量机回归、非参数回归三种典型的智能算法,对快速路单截面的交通流量进行预测,分别探讨其在1min、5min、15min三种典型预测步长条件下的预测效果。分析了不同时间尺度的波动系数以及道路线形对预测结果的影响,并提出优化思路。     

交叉口左转交通流两种组织方式延误分析

左转交通流一直是城市道路交叉口中影响交叉口整体运行效率的关键,为了比较左转交通流不同组织方式对交叉口延误的影响,本文研究了专用相位左转和远引掉头左转两种左转交通组织方式下的车辆运行特性,并选取某典型交叉口为例进行基于Vissim的两种组织方式的实施效果评价。最终得出,在该交叉口情况下,采用远引掉头方式可明显减低车辆延误,提高交叉口运行效率。     

混合交通流的元胞自动机建模与仿真发展研究

以混合交通流元胞自动机建模及仿真方法为出发点,对各类混合交通流模型的研究现状做了详细剖析。根据分析结果提出进一步提高微观混合交通流建模与仿真技术的启示,主要应综合考虑交通参与者交通特性的多样性,并以交通行为分析为基础进行建模;进行充分地数据调查与拟合,以进一步校正混合交通流模型,力图更为精确地再现不同交通参与者之间的互相干扰,以提高模型的适用性与仿真精度。     

基于轨道交通的社区公交客流预测分析

以基于距离衰减理论的可达性模型为基础,运用GIS栅格数据分析方法,获得了社区公交出行预测的新方法。主要过程包括社会经济活动的空间分解、可达性模型标定参数及可达性概率计算。以大连市七贤岭街区作为实例进行了社区公交出行客流分布预测研究,并基于实际调查对结果进行了验证。结果表明,基于GIS的可达性模型对公交出行发生预测方法在微观层次提供了一个有效的方法。该方法所需数据较少,数据分析周期短,建模成本低,适应我国目前城市建设量大、速度快的国情,是一种值得深入研究的方法。     

基于模糊逻辑的收费广场动态容量分配方法

文章提出了一种基于模糊逻辑的方法来控制车辆收费数量,以确保以最少的费用达到期望的服务水平。针对最小和最大等待时间约束下的期望服务水平,提出了收费广场容量控制的质量准则,并将该准则应用于模糊逻辑控制方法的性能评价。为了测试模糊逻辑控制方法,采用随机排队论模型作为Matlab/Simulink仿真模型,利用交通流密度的估计值检验了所实现模型和控制器对系统行为预测的可用性。     

基于BP神经网络的PGIS空车位数预测建模研究

文章采用BP神经网络对城市停车诱导信息系统（PGIS）中的空余车位数进行预测研究,建立了基于BP神经网络的PGIS空车位数预测模型,并介绍了模型预测的过程和方法。     

运营公路隧道空气污染物纵向分布的数值模拟

文章通过建立单向行驶隧道空气污染物浓度分布的对流-扩散一维有限差分方程,并利用隧道内交通流仿真的结果,得出了污染源项的离散形式.在进行交通流仿真的同时,实时地求解该差分方程,从而确定隧道内污染物浓度沿纵向的分布规律.对仿真结果的分析表明,交通流对隧道内空气污染物浓度分布有极大影响,其结果可为研究隧道空气污染的扩散提供重要依据.     

我国公路运输温室气体排放清单研究

本文结合国际形势和国内外研究成果,研究提出我国公路运输温室气体排放清单编制范围、评估对象、编制原则、清单建立方法、排放因子和活动水平确定方法,以及清单编制的技术路线。其中提出公路运输温室气体排放清单建立的三种方法,分别是基于燃料消耗的量化方法、基于车辆的量化方法和基于交通流的量化方法,并采用上述方法结合我国公路运输发展现状和相关研究成果,编制了包含私人交通在内的2008年我国全社会公路运输温室气体排放清单,并结合理论研究和案例分析,提出我国编制公路运输温室气体排放清单的问题与建议。     

交通流模型初探

交通流理论是运用物理学和数学的方法来描述交通特性的一门边缘科学,目前还没有形成完整的理论体系.在交通流NaSch模型的基础上,提出了交通流元胞自动机模型,计算机数值模拟结果得到的基本图显示出交通容量非常接近实测的交通容量,而且还显示出亚稳态特征、滞后效应和相分离现象等复杂的实际交通行为;另外,运用流体力学的研究方法,提出了一种新的交通流连续性假设和相对粘性假设,建立了粘性交通流的运动微分方程.