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.     

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。     

基于CNN-SVR混合深度学习模型的短时交通流预测

精准且快速的短时交通流预测是智能交通发展的重要组成部分.本文针对当前交通流预测模型不能充分提取交通流数据的时空特征、预测性能容易受到外界干扰因素影响的问题,提出一种基于深度学习的短时交通流预测模型,该模型结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与支持向量回归分类器(Support Vector Regression,SVR)的特点:在网络底层应用CNN进行交通流特征提取,并将提取结果输入到SVR回归模型中进行流量预测.为验证模型的有效性,取G103国道的实际交通流量数据进行试验.结果表明,提出的预测模型与传统的预测模型相比具有更高的预测精度,预测性能提高了11%,是一种有效的交通流预测模型.     

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%.     

高速路交通流短时预测方法

针对短时交通流变化的复杂性与非线性特点,分析了分类回归树模型的建立,包括模型的生长、分裂与剪枝,研究了模型在高速路交通流短时预测中的应用,并对美国波特兰州高速路网的真实交通流量数据进行分析建模.采用RMSE与MAPE误差分析法,将试验结果与传统的交通流预测方法ARIMA模型与Kalman滤波预测模型进行比较.对比结果表明:分类回归树预测模型的RMSE比ARIMA模型与Kalman滤波预测模型分别降低了42.1％、13.1％.     

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.     

基于贝叶斯估计的短时空域扇区交通流量预测

为准确把握空域扇区流量分布态势及未来变化趋势,提出了一种基于贝叶斯估计的短时空域扇区交通流量预测方法.首先,通过解析空域系统内航空器原始雷达数据,提取各扇区历史运行信息,建立了多扇区聚合交通流模型;其次,采用贝叶斯估计理论对模型参数进行最优估计和动态更新,预测了空域扇区交通流量的未来演变趋势及其不确定范围;最后,选取国内5个典型繁忙扇区为例,以5 min为时间段,以未来1 h为预测范围,对所提预测方法进行了验证.研究结果表明:85%以上时段交通流量预测结果的绝对误差在3架以内,平均绝对误差均在2架次以内,预测结果的稳定性较好,可充分反映各空域扇区之间短时交通流的动态性和不确定性,符合空中交通的实际情况.      

基于SPSS和多元线性回归的船舶交通流分布拟合研究

基于多元线性回归理论对影响船舶交通流的主要因素进行了分析,利用SPSS软件拟合了交通流量分布函数,并以长江流域江阴段的船舶交通流量数据进行验证,实验结果表明船舶交通流量分布函数模型具有较高的可信度.     

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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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.     

基于路网规划的道路立体交叉交通量预测方法

道路立体交叉远景交通量预测是道路立交规划和设计的重要环节，根据交叉口交通流特性和规划路网的路段交通量，构造了立体交叉远景交通量预测模型。此模型通过迭代计算预测立体交叉口进口和出口之间的转向交通量，同时对模型中参数的计算进行了讨论。通过某一实例对模型进行了验证，结果表明该模型误差较小。     

城市道路交通流短时预测及可靠性分析

为了捕捉交通流随机波动导致的交通流短时预测的不确定性,利用反映预测波动的异方差对可靠性进行量化预测;基于时间序列及其异方差理论,构建了以单整自回归滑动平均ARIMA(0,1,1)模型为均值方程的城市道路交通流短时预测的广义自回归条件异方差GARCH(1,1)模型. 通过ARCH LM检验证实,GARCH(1,1)模型能够有效捕捉并消除ARIMA(0,1,1)模型的异方差性.结果表明:基于GARCH(1,1)模型的城市快速路流量预测的MAPE值不高于10%,城市快速路及主干道速度预测的MAPE值为7.86%~10.24%;与ARIMA(0,1,1)模型预测的固定置信区间相比,在自由流交通状况下,GARCH(1,1)模型在有效预测前提下的预测置信区间更窄;在交通拥挤状况下,GARCH(1,1)模型能够通过放大预测置信区间宽度减少无效预测.      

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。     

基于非线性主成分分析和GA-RBF的高速公路交通量预测方法

为了提高高速公路交通量的预测精度, 综合考虑高速公路交通量的高度非线性和受多因素影响的特征, 提出一种基于非线性主成分分析和GA-RBF神经网络(NPCA-GA-RBF) 的高速公路交通量预测方法; 确定了高速公路交通量的主要影响指标, 运用非线性主成分分析法降低高速公路交通量影响指标的维数及其相关性, 用少数主成分代替原有的多指标, 以简化神经网络结构; 利用GA优化RBF神经网络的参数, 进一步提高交通量的预测精度; 以普洱市某高速公路为例, 对交通量预测方法进行实例验证。分析结果表明: 2组试验GA-RBF和NPCA-GA-RBF方法的平均相对误差分别比RBF方法降低1.62%、3.53%和2.27%、3.32%, 说明GA优化RBF神经网络能提高RBF方法的交通量预测精度; 与GA-RBF方法相比, 2组试验NPCA-GA-RBF方法的平均相对误差分别降低了1.91%、1.05%, 其交通量预测值更接近实际交通量, 预测结果更为可靠, 表明非线性主成分分析法消除了指标的相关性, 进一步提高了交通量预测精度, 减少了交通量预测复杂度。可见, NPCA-GA-RBF方法具有更高的交通量预测精度, 能为高速公路的良好管理提供可靠的决策依据, 满足高速公路合理运营管理的客观需求。      

高速公路诱增交通量经济预测研究

根据经济与交通之间的关系,提出价量比稳定假设,建立了诱增交通量经济预测模型,给出了模型参数的确定方法和相关的函数模型,讨论了进行诱增交通量预测的方法和步骤,最后结合实例对该方法进行了验证.     

基于GM-BP神经网络的交通量预测

针对城市道路交通系统的复杂性和随机性,应用灰色理论和神经网络知识,建立了基于灰色理论和BP神经网络的城市道路交通量GM-BP神经网络预测模型.随后运用该预测模型对城市道路的交通量进行预测,预测结果表明：GM-BP神经网络预测模型所得预测结果平均相对误差为1.17%,与单一的灰色新陈代谢预测模型相比具有预测精度高的优点.     

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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.     

组合预测模型在交通量预测中的应用

对当前组合预测模型进行分析,在已有交通量预测模型的基础上,建立基于预测有效度的组合预测模型,应用规划方法求解各单一预测模型的最优权重系数。实测数据验证表明,该组合预测方法具有比回归分析和神经网络预测模型具有更高精度,组合方法为交通量预测提供一种可靠而有效的新途径。     

土地利用模型在运量预测中的研究

随着我国社会主义市场经济体制的完善,传统计划经济时代的运量预测方法已经不能适应市场经济对运输业提出的要求.考虑到市场经济环境、运输服务性和价值尺度等因素对运量的影响,以及交通量与土地利用状况之间存在的辩证关系,基于应用节点土地利用模型进行区域交通量预测的思路,进一步分析运输生产具有的区域性质等特点,建立适用于区域交通量预测的节点土地利用模型,给出合适的模型求解算法,经实例证明,该模型可比其他预测方法取得更为精确的预测结果.     

基于小波神经网络的路段短时交通流预测

应用BP神经网络来对路段短时交通流进行预测,预测精度和收敛速度都不是很理想,为了克服BP神经网络自身存在的非线性逼近缺陷,依据小波的时频域特征,将小波变换和BP神经网络结合起来,提出一种基于小波神经网络的短时交通流预测方法,给出了具体的网络学习算法,并结合实地调查数据进行了对比测试,分析结果证明了小波神经网络模型对短时交通流预测的有效性．