高速公路交通流参数实时预测AML法

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。     

基于少数据云推理的短时交通流预测模型

针对短时交通流所存在的不确定性即模糊性与随机性特点和准周期规律,提出基于灰色关联分析和少数据云推理的短时交通流预测模型.首先,针对短时交通流的准周期规律,运用灰色关联分析提取不同日期相同时段历史序列中最相似序列;其次,提出少数据逆向云算法,建立交通流序列一维云推理机制;最后综合利用历史云及当前云生成预测云,用于短时交通流实时预测.实例分析表明,预测精度良好,能够有效实现短时交通流的实时预测.该模型解决了少数据条件下正向云参数确定问题,降低了数据处理工作量,开拓了云模型在短时交通流中的应用.     

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对城市的道路交通运行状况进行全面分析评估并实时监控、预测,可以有效地消除交通隐患,增强城市交通管理部门对城市交通的管控能力.本文基于北京市典型道路交通流特性分析及已有的道路交通流预测模型,提出道路交通运行状态组合预测模型,确定了非参数回归模型作为预测模型的核心,组合使用傅立叶历史估算模型、非参数自回归模型和非参数邻域回归模型对北京市典型道路的交通运行状态进行预测.针对北京市道路交通流信息采集系统实际情况及未来预测信息图形化发布的需要,提出了道路交通流预测系统的异构数据融合方法及道路编码模型及方法.     

交通流速度时空二维预测方法

从时间和空间2个维度分析了交通流速度的自相关和互相关特性,提出了交通流速度的时空二维预测模型,可对未来交通流进行多步预测。该模型包含曲线拟合加权预测模型和递推时空二维自回归预测模型,动态模型参数可由递推最小二乘法实时识别,静态模型参数通过离线优化得到。将预测的交通流速度应用于车辆宏观运动规划方法中,可将车辆的燃油经济性进一步提高,在上下班高峰路段,油耗可进一步降低近10%。     

基于ANFIS交通流实时预测及在MATLAB中的实现

分析了模糊推理预测模型和神经网络预测模型在交通流实时预测中的优缺点,采用ANFIS预测模型将二者结合起来,发挥两个模型各自的优势,弥补彼此的不足,通过预测结果表明该模型能够更直观、更精确地对交通流进行实时预测.     

基于ANFIS交通流实时预测及在MATLAB中的实现

分析了模糊推理预测模型和神经网络预测模型在交通流实时预测中的优缺点,采用ANFIS预测模型将二者结合起来,发挥两个模型各自的优势,弥补彼此的不足,通过预测结果表明该模型能够更直观、更精确地对交通流进行实时预测.     

基于FFOS-ELM和PF的短时交通流自适应预测模型

为提高短时交通流预测精度,提出了一种基于遗忘因子极限学习机(FFOS-ELM)和粒子滤波(PF)的自适应交通流实时预测模型.首先,引入遗忘因子,推导带遗忘因子的极限学习机,通过增量学习方法实时更新预测模型参数,避免由于交通流时变性导致早期数据对预测精度的影响.其次,利用粒子滤波消除随机噪声对预测精度的影响,经迭代计算达到系统状态最优估计与预测能力,实现未来交通量预测精度的提高.最后,利用桂林市某主干路检测器数据进行仿真,将预测结果与基础的极限学习机、带遗忘因子的极限学习机等在线模型以及时间序列(ARIMA)、支持向量机(SVM)、长短期记忆神经网络(LSTM)等离线模型进行比较.结果 表明:自适应预测模型预测误差指标明显下降,均方误差变化维度下降到0～2.5之间,模型在路段整体的交通流拟合情况及具体的预测精度上均得到有效提高.     

考虑航段相关性的航路拥挤态势多模型 融合动态预测方法

研究航路交通拥挤状态动态实时预测问题,可为缓解航路交通拥挤,优化拥挤管控 策略提供科学的依据.首先,采用神经网络理论建立考虑航段相关性的交通流参数预测模型, 预测航段流量和航段密度参数;然后,运用多模型融合预测算法提高预测精度,基于模糊C均 值聚类算法和航段历史及预测交通流参数预测航段交通拥挤态势;最后,采用雷达实测航迹 数据验证模型的有效性.研究结果表明,本文建立的预测模型同时考虑了时间和空间因素,对 航路拥挤状态预测准确率达到82.29%,预测方法符合实际且对航路交通态势的预测具有应用 价值;同时考虑航段相关性影响和采用多模型融合预测算法能够明显提高预测精度.     

不良交通流状态实时监测支持向量机模型算法研究

交通流安全实时预警是交通主动安全防控的重要前提.采用实际事故发生前的交通流状态作为不良交通流状态判别标准,通过对车道级交通流数据进行参数提取,结合主成分分析法进行参数降维后得到9个主要参数.建立以径向基为核函数的交通流安全实时预警支持向量机模型,采用网格遍历法确定最优的支持向量机模型的惩罚参数C和核函数参数γ,最终构建的支持向量机模型能够成功地识别79.55%事故对应的不良交通流状态,能够有效地对高速公路上的不良交通流状态进行实时监测预警.     

短时交通流预测方法研究进展

实时准确高效的交通流预测是实现交通流诱导和交通控制的关键技术之一,近年来它在智能运输领域受到广泛关注。本文首先介绍了短时交通流的属性和预测要求,接着将现有预测方法分成4类：基于线性理论的方法、基于非线性理论的方法、基于混合理论的方法和基于交通流理论的方法,并且总结评述了现有各种预测模型的优缺点,之后探讨了当今短时交通流预测领域的研究热点,最后指出了其未来研究方向．     

基于Optima的实时在线交通流预测方法研究

目前城市道路交通流预测主要是基于物理模型、数理统计特性并融合部分智能预测算法来实现的,而对于一些影响预测效果的重要交通因素,诸如FIFO原则、交通信号控制方案等在现有的预测方法因无法很好地引入和描述而忽略.本文提出了一种基于Optima系统实现的实时在线交通预测方法,通过建立路网模型、需求模型及初始OD矩阵获取路网实时状况,并通过构建关联数据库实现实时路网模型信息、交通信号控制信息的有效对接,依据TRE算法预测路段进出口的累积流量并结合模型分配值、历史数据实现实时在线交通预测.以北京市望京区域为例进行仿真验证,通过误差分析,获得了较为理想的预测效果,验证了该预测方案的有效性.     

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。     

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基于BP神经网络和RBF神经网络构建了城市环路交通流动态实时预测模型，并对北京市三环路的实测交通流数据进行了预测分析。实证结果表明，该模型具有较高的精确度，算法的动态实时性也满足实际预测系统的要求，具有较好的实用性。     

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为了更精确地预测短期交通流,提出由季节自回归求和移动平均模型(SARIMA)和广义回归神经网络(GRNN)模型所构成的组合模型(SARIMA-GRNN模型),该模型结合了时间序列模型和神经网络模型进行时间序列预测的优点。构造该组合模型的两个组成模型,即SARIMA模型和GRNN模型,也被用于预测研究以便于验证该组合模型在预测上的优势。实证研究结果表明,组合模型的预测精度高于SARIMA模型,但是却并不必然高于GRNN模型。然而,合理选择组合模型中神经网络部分的输入变量以及输出变量将显著地改善模型的预测精度,本文所构造的这个组合模型不仅具有很好的预测表现而且结构简单,非常适合城市道路短期交通流的实时预测。     

基于GIS-T的交通信息发布系统设计

基于GIS-T和MTD技术的智能城市交通信息发布系统的原理和运行机制,是将交通信息采集发布、交通流评估模型、交通流预测模型和WebGIS有机地结合在一起,构成一整套完善的城市智能交通信息发布系统,实现交通信息的直观、实时发布,辅助出行者进行出行最优路径选择和出行时间预估,从而达到交通流动态调控的目的。     

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交通需求预测是交通影响评价中重要的基础工作之一. 本文首先介绍了交通影响评价中交通需求预测工作的现状和存在的问题,阐述了构建交通影响评价交通需求预测共享平台的必要性. 然后提出了共享平台的层次结构,并设计了平台的主要功能模块. 最后,以北京市为例,对共享平台中核心模型的应用与参数选择进行详细说明,同时阐述了平台相关基础信息库建设及标准规范建立的长远意义. 交通需求预测共享平台的构建有利于提高交通影响评价的预测精度,为进一步规范交通影响评价中的交通需求预测工作及提高评价工作效率奠定良好的基础.     

基于极大似然估计的路段交通流量预测

基于对交通流量预测存在的问题的分析，用极大似然估计法对路段交通流量进行预测．这种方法的实质，是将连续的观测时段的上游观测量作为自变量，用极大似然估计法估计出观测量与下游预测量之间的关系，从而预测交通流量．实例结果表明，预测值与实际值的最大误差率为5.76％。     

基于智能公交的城市道路服务水平实时评价与预测

研究了城市道路服务水平评价与预测所需参数的实时处理算法和采集方式.利用城区道路上的公交车为数据动态采集单元,智能采集公交车实时运行状态数据信息,计算公交车车头时距、分析车流速度,对滤波调整预测速度与实际速度进行对比分析,建立以行车速度、行程时间、拥挤程度为评价指标的城市道路四级服务水平实时评价与预测系统.该系统能为公交车运行及其交通出行者提供管理、信息服务,适时引导交通流量合理分布,高效地利用道路网络,减少城市交通拥堵,提高交通运输效率,为城市交通规划提供依据,对推动城市畅通工程及城市交通智能化的发展,有一定参考作用.     

基于模糊综合评判的智能行程时间预测算法

提出一种智能行程时间预测算法。算法基于交通流量和占有率等实时交通信息,用模糊综合评判的方法实现对行程时间的预测。其核心是由交通流量和占有率构成因素集,把行程时间看成由因素集组成的评判集,通过因素集的隶属度函数确定模糊评判矩阵,从而求出行程时间的定量值。算例验证了算法的预测精度高,拟合程度好,具有一定的可行性。     

交通规划四阶段法在物流需求预测中的应用

结合交通规划四阶段法的特点,在城市物流规划中的物流需求预测基础上,研究了物流需求分阶段的预测方法,并对物流需求预测模型进行了应用分析,最后基于四阶段物流需求预测,论述了相应的城市物流调查与分析的内容和方法。