共查询到18条相似文献,搜索用时 484 毫秒
1.
2.
基于混沌理论的高速公路网短时交通流量预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着高速公路网的建成及其交通流量的不断增大,对高速路网交通流实时控制和诱导服务的需求日益突出,而高速公路网短时交通流量的预测,不仅是交通流实时控制和诱导服务的基础和依据,而且预测结果的准确性对改善高速公路网的通行能力和服务水平有重要影响。基于混沌时间序列分析和预测的理论,建立了高速公路网短时交通流预测模型,计算给定区域高速公路网多断面短时交通流量预测值,结果表明利用多维混沌时间序列法预测高速公路网短时交通流量可行且具有较高的精度。 相似文献
3.
短期交通流量预测是智能交通系统的核心研究内容之一.针对城市交通流具有的混沌特性,提出1种具有较高精度的短期交通流量多步预测方法,以支持交通控制和交通流诱导.利用最大Lyapunov指数方法判别交通流量时间序列的混沌特性,对交通流量时间序列进行相空间重构,并在此基础上结合加权一阶局域方法设计了基于混沌理论的交通流量多步预测算法.将此方法运用于实际道路交通流量的多步预测,比较多步预测值与实际流量值,其平均绝对百分比误差为3.33%,平均绝对误差为9.05/[pcu· (5min)-1],均方根误差为10.36/[pcu·(5 min)-1].应用结果表明,该预测方法具有较高的精度. 相似文献
4.
5.
短时交通流预测可为智能交通控制和管理提供决策依据,为了提高短时交通流的预测精度,统筹考虑短时交通流的混沌时间序列和非线性特征,提出一种基于相空间重构和PSO-RBF的短时交通流预测方法(PSR-PSO-RBF方法).采用延迟嵌入定理,构造一个基于相空间重构的短时交通流时间序列;在剖析RBF神经网络不足之处的基础上,采用... 相似文献
6.
为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法.利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度较高的历史时间序列,进而确定与预测时刻相对应的历史数据,利用回声状态网络模型实现交通流的短时多步预测.采用某特大城市快速路5 min采样间隔的交通流量数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明,回声状态网络模型的预测精度分别比ARIMA模型和BP神经网络模型提高了6.25%和3.85%,以时间序列相似性搜索结果作为模型输入数据能够进一步提高交通流短时预测的精度. 相似文献
7.
准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键.为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型.针对交通流时间序列的非线性、复杂性和随机性,基于混沌理论确定原始时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数,进行相空间重构,获得与原始数据具有相同动态特性的更为合理的模型输入-输出数据集.利用粒子群算法改进传统高斯过程模型参数优化的不足,构建预测模型.以重构序列作为预测模型的训练集和测试集,实现短时交通流预测.采用北京市东四环快速路检测器实测数据对比分析模型预测效果.结果表明,基于PSR和PSO-GPR的短时交通流预测模型评价指标均优于对比模型,其中绝对误差平均降低4.88,绝对百分比误差平均降低3.97%,均等系数达到0.963,所研究模型能够有效提高短时交通流预测精度. 相似文献
8.
9.
实时、准确的短时交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的一个关键问题。本文先介绍一种基于AR(p)模型的线性最小方差自适应预测算法。它采用带遗忘因子的递推最小二乘方法进行参数估计,采用基于线性最小方差预报原理的Astrom预报算法进行预报。在该算法的基础上提出了一种改进的多步自适应预测方法。新算法增加了误差补偿项,能较好地满足时变模型的预测要求。针对大量实测数据进行仿真实验,结果表明:改进算法在应用于时变性强的短时交通流量多步预测时具有较好的预测性能,而且其预测性能优于线性最小方差预报算法。 相似文献
10.
11.
实时准确可靠的短时交通流预测是智能运输系统的基础,有很多种方法被用来对交通流进行预测.基于模式识别的交通流预测方法是较新的预测方法之一.提出一个用于短时交通流预测的模式和对应的模式识别算法,并对城区道路的交通流做了实验预测,结果表明在趋势上较为准确. 相似文献
12.
空中交通流量短时预测是空中交通管理的基础,是有效缓解交通拥堵问题的前提。为提高空中交通流量短时预测的精度,减小空中交通管制员的工作压力,提出了基于小波优化GRU-ARMA的空中交通流量短时预测方法。在传统预测方法的基础上,通过小波变换对原始流量数据进行多尺度分解,提取不同频率交通流量的细节特征,对原始流量数据进行预处理。同时,根据小波变换,在低频处将频率细分作为趋势项,高频处将时间细分作为噪声项。其中,趋势项反映了空中交通流量随时间演化的整体趋势性,噪声项反映了随机因素对空中交通流量的综合影响。使用门控循环单元(GRU)神经网络模型预测趋势项,自回归滑动平均模型(ARMA)模型预测噪声项;将趋势项和噪声项的预测值叠加,得到最终的短时流量预测值。误差分析表明,该方法在每个预测点上的误差保持在2%左右,预测效果稳定;而直接采用原始流量数据进行预测的GRU、BiLSTM、CNN-LSTM神经网络模型及单一的ARMA模型,每个点的预测误差在5%~37.14%之间。与GRU、BiLSTM、CNN-LSTM神经网络模型相比,该模型的预测精度分别提高了3.02%,5.39%,5.05%。 相似文献
13.
针对现有交通流参数短时预测方法的不足,考虑到交通流数据序列的非线性特征,提出一种基于决策树理论的非参数预测方法。采用时间序列滞后项将交通流参数序列转化成非参数模型能处理的数据格式。考虑到交通流参数之间存在长期协整关系,构建流量速度滞后项的组合向量,为预测模型提供基础数据。构建基于分类回归树(CART)的交通流参数短时预测模型。基于实际采集的道路交通流数据,对模型在不同等级道路不同速度区间下的性能进行评估。结果表明,所提出的模型相较于常用的时间序列模型,精度有所提高;速度预测准确性普遍高于流量,速度平均绝对百分比误差基本小于13%,而流量预测则达到了30%;采用工作日和周末数据分别建模能够有效提升预测性能;不同速度区间下的预测性能评估显示,模型在各等级道路中速区间的预测结果具有较高的准确性与稳定性。 相似文献
14.
15.
传统的交通流预测技术使用静态和离线算法,无法对模型的参数值和内部结构进行在线调整.然而,交通流变化具有明显的动态性,其内在模式会随时间发生变化,导致构建好的模型准确度下降.针对上述问题,提出了基于数据流集成回归的短时交通流预测模型.将不断产生的交通流数据划分成数据块,每个数据块训练1个基础回归模型,然后加权组合为集成模型.通过不断训练新的基础模型,并置换出集成模型中准确度最差的基础模型,实现在线更新.在实测数据上的对比实验结果表明,与静态离线的BN模型相比,模型的均方根误差降低了19.5%,运算时间降低了48.7%,并能够快速适应交通状况发生明显变化的情况,适用于城市主干道路的短时交通流预测问题. 相似文献
16.
17.
18.
高速公路事件检测是交通管理与控制中十分重要的环节。将交通流动态预测与事件检测相结合,探讨了基于偏差分析的事件识别方法。该方法对3个主要的交通流参数,交通量、地点车速和时间占有率进行动态预测,对预测值与实际值的偏差进行统计分析,明确了事件检测的具体步骤和事件发生概率的计算模型。该方法不受检测路段具体位置和时间的限制,具有较高的检测率和较小的误报率,有助于管理人员制定决策。 相似文献