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交通流可预测性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
交通流的可预测性是进行短期交通流预测的基础。本文首先判别了短期交通流的混沌特性,求解出表征交通流“蝴蝶效应”的最大Lyapunov特征指数,在此基础上按照交通流动力系统运动轨道的演化特点求解出最大可预测时间,但是交通流系统是开放的复杂巨系统,最大可预测时间涉及到的影响因素很多,论文分析了交通流历史数据样本的大小和数据中含有的噪声对交通流可预测性的影响和随着预测步长的增加,交通流可预测性的衰减特征,得出交通流可预测性是一个综合指标,不能仅仅以最大Lyapunov指数的倒数来确定,应综合分析考虑。论文得到的结果在实际的交通流数据中得到了验证。 相似文献
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高速公路交通流参数实时预测AML法 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨了用于高速公路交通流参数实时预测类型,提出了交通流参数的线性神经网络方法,且利用该法对交通量、时间占有率和点速度的实时预测进行了应用性研究。 相似文献
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短期交通流预测是智能交通诱导和交通管理控制的基础,预测效果的好坏直接关系到诱导信息和控制决策的正确性.运用标准离差法确定评价指标的权重,并依据最大隶属度原则建立了二级模糊综合评判模型,评判结果可用于判断各种短期交通流预测模型的预测性能,给智能预测系统中的模型选择提供了依据. 相似文献
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基于非参数回归的短时交通流预测研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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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。 相似文献
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短时交通流智能预测方法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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探讨了用于高速公路交通流参数实时预测类型,提出了交通流参数的线性神经网络方法,且利用该法对交通量、时间占有率和点速度的实时预测进行了应用性研究. 相似文献
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王怡财 《辽宁省交通高等专科学校学报》2009,11(4):18-20
交通流量的预测与控制是现代交通中的一项重要任务,本文基于自动控制理论,提出几种交通流量的动态预测方案并进行比较;最后给出了最佳系统控制框图及主要参数。并对一组实际的交通流量进行了预测。仿真结果表明,本系统能较准确地预测交通流量,但只适用于预测短时交通流量。 相似文献
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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. 相似文献
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任其亮 《重庆交通大学学报(自然科学版)》2008,27(4):630-633
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。 相似文献
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���ڻ������۶Ա�������·���ж�ʱ��ͨ����Ԥ����о� 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献