基于粗糙集理论的短时交通流组合预测研究

为满足交通流诱导系统的理论需要,建立了一种基于粗糙集理论的实时交通流量组合预测模型。通过粗糙集理论来确定组合预测中的权系数,对路段的交通流做出短时预测。结合某路段的实际交通流数据,对预测模型进行仿真训练,经过比较分析,验证了该组合预测模型的有效性和实用性。     

城市道路短时交通流预测方法研究

道路交通流预测是现代智能交通系统的关键技术之一,短时预测是实现先进的交通控制和车辆导航的技术基础。为了提高短时交通流预测的精准度,提出了一种基于小波去噪和自适应遗传算法优化BP神经网络的预测模型。利用小波分解和重构将交通流转换成具有不同频率的多个平滑子序列,然后分别对各个子序列进行预测,此种方式能有效降低被预测交通流数据的时变性、复杂性以及非线性,同时自适应遗传算法具有全局搜索能力,能有效地避免神经网络易陷入局部极小值的缺陷,提高了预测模型的精准度。     

基于小波卡尔曼滤波的高速公路交通数据融合去噪算法研究

为去除交通信息采集过程中的噪声干扰,提出了一种基于小波分析和卡尔曼滤波相融合的交通数据去噪算法。该算法通过小波系数计算小波方差并代替卡尔曼滤波的初始协方差完成迭代,将小波阈值去噪重构后的信号作为卡尔曼滤波器状态最优估计中的测量值输入,实现了交通数据的分解去噪和最优估计。实例分析结果表明:一方面小波-卡尔曼滤波融合去噪算法的去噪指标优于小波分析算法;另一方面采用去噪后的实时交通数据建立时间序列预测模型,由三项预测误差评价指标及拟合预测图对比可知,小波-卡尔曼滤波融合去噪算法较小波分析算法可更好地提高预测精度,从而综合验证该融合算法能有效去除交通数据中的噪声干扰,并提高其数据质量。     

基于EMD-Wavelet模型的实时交通流噪声数据清洗方法

针对实时交通流数据的噪声污染,将具有处理非平稳非线性信号优势的经验模式分解方法(EMD)和小波变换(wavelet)相结合,构建EMD-Wavelet组合清洗模型.该模型首先将实时交通流序列进行经验模式分解,然后将含有噪声的高频分量用小波变换进行软阈值去噪,最后将去噪后的高频分量、未去噪的低频分量和残量进行重构,形成清洗后数据序列.通过实验表明:该方法的去噪效果要好于单独使用小波变换和EMD法,是一种有效可靠的实时交通量噪声数据清洗方法.     

基于Kalman滤波的城市环路交通流短时预测研究

在介绍现有的主要交通流预测方法的基础上，阐述了基于卡尔曼滤波（Kalman）的预测模型及其具体算法。结合城市环路的交通运行特性，构建了基于卡尔曼滤波的交通流短时预测模型，并根据北京市三环路的实际数据对模型进行验证。实证数据表明．所建立的交通流动态实时预测模型的预测效果比较理想，算法的实时性也满足实际预测系统的要求，可应用于交通流预测及交通智能控制。     

基于Fuzzy回归的快速路行程时间预测模型研究

行程时间预测是交通流诱导系统和交通控制系统研究的一项重要内容。在分析各种行程时间预测方法的基础上,本文提出了基于Fuzzy回归的快速路行程时间预测模型,利用深圳市的交通实测数据对行程时间进行了预测分析。     

基于相空间重构和PSO-GPR的短时交通流预测

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.      

基于小波去噪和神经网络的滑坡变形组合预测研究

基于滑坡的变形监测数据,首先探讨了小波去噪过程中各参数对去噪效果的影响规律,选取最优的小波去噪数据作为趋势项序列和误差项序列的分解依据,再利用BP神经网络和RBF神经网络对两序列进行预测,并与传统预测进行对比分析,最后对组合预测的效果进行探讨研究。结果表明:在滑坡变形数据的去噪过程中,以采用sym 4小波函数、固定式阈值、硬阈值选取阈值和7层小波分解时的去噪效果最好,并由后期预测结果可知其分项预测的效果要优于传统单项预测的效果,且线性组合预测对误差精度的提高有限,而非线性组合预测对误差精度的提高较大。通过上述研究,为滑坡的变形组合预测研究提供了一种良好的方法。     

城市道路短期交通流预测VHSSA模型

针对出行者出行时对交通信息预报以及动态路径规划的要求,对路段的历史交通流时间序列数据进行了研究,利用城市路段交通流的周期相似性特征提出了基于纵横序列相似性的短期交通流预测VHSSA模型,该模型克服了以往预测模型只考虑纵向时间序列周期性相似的缺陷,将全时间序列数据进行小波变换后分解为反映基本变化规律的基序列和反映波动变化情况的波动序列,既可只进行基序列预测,也可通过置信区间对波动序列进行修正,再与基序列叠加进行全序列预测.经试例验证,VHSSA模型和基于纵向序列相似性的VSSA模型分别与实测序列的基序列和全序列进行比对,VHSSA模型的预测效果总体优于VSSA模型,误差可满足实际要求.     

季节性ARiMA模型在稀疏交通流下的预测方法

交通流监测存在普遍的稀疏性,理想的交通流预测模型应该能够充分利用交通流数据的特征,克服稀疏性问题.通过大量的数据分析,城市道路交通流被证实存在时序上的周期性特征.同时,数据分析结果也表明了交通观测数据稀疏性的普遍存在,而且稀疏的分布不均匀,有些极端稀疏道路甚至出现数天的观测缺失.因此,交通流预测模型应该有对稀疏的适应性,而季节性ARiMA交通流预测模型的引入能够很好地利用时序周期特征计算交通观测值的缺失.这种模型的优势在于融合了邻近的交通流观察值和交通流数据的周期性,消除了道路稀疏性导致观测值缺失带来的预测障碍.对比试验的展示表明了这种模型对交通流数据周期性特征的利用和对稀疏性的适应.     

基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法

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.      

基于BP神经网络的高速公路动态交通流预测

以高速公路交通流预测为研究对象,建立了基于BP神经网络的参数动态修复交通流预测模型。以高速公路宏观动态交通流模型为原型,利用分段辨识法分析了高速公路交通流特性。对BP神经网络层数和神经元的确定,以及转移函数的优化选择进行了深入研究,并给出了基于BP神经网络交通流预测模型的建模方法。对西宝(西安-宝鸡)高速公路交通流实时数据进行了采集、建模和仿真。通过仿真结果与实际结果比较,验证了该模型具有较高的可信度。     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型（Traffic Factor State Network,TFSN）,考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明：根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。     

基于数据流集成回归的短时交通流预测

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.      

基于BP神经网络的短时交通流预测

对比分析短时交通流预测模型,对BP神经网络预测算法的原理进行分析说明,用BP神经网络建立短时交通流预测模型,利用华南快速路的实测交通流数据来验证模型的可行性。     

基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型研究

实时交通流量预测是智能交通系统的核心内容,智能交通系统中多个子系统的功能实现都以其为基础。交通流具有高度非线性和不确定等特征,且与时间高度相关,可以看成是时间序列预测问题。根据交通流的这些特点,提出基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型,并以某条道路为例,通过Matlab编程实现模拟仿真。仿真结果表明,小波神经网络能够比较精确、快速地对实时交通流量进行预测,网络预测值接近期望值。     

基于轨迹数据的山区危险性弯道路段交通事故风险动态预测

针对山区双车道公路危险性弯道路段交通事故多发的现实问题,提出主动评估短时交通流状态下的交通事故风险,以降低交通事故发生率.采用无人机高空拍摄弯道路段交通流运行状态,利用计算机识别技术提取高精度的车辆轨迹和交通流数据,结合山区双车道公路弯道路段危险驾驶行为特征表征交通冲突,以距离碰撞时间为交通冲突量化指标,提出山区车道公...     

考虑交通事件影响的城市道路行程时间预测

外部环境因素对城市交通预测有较大影响，尤其在交通事件发生时，由于交通流的随机性和非线性特征，交通异常情况下的预测精度往往较低。为此，基于深度学习理论，提出一种以序列到序列模型（Sequence-to-sequence，Seq2Seq）为主体，融合外部因素特征的城市道路行程时间预测方法。利用时间序列分解算法（Seasonal and Trend Decomposition Using Loess，STL）挖掘交通历史数据的时序周期规律，结合交通事件数据深入分析交通异常产生的原因，并建立堆叠降噪自编码器模型（Stacked Denoising Autoencoder，SDAE）提取时间属性和交通事件数据的潜在特征。以北京市北四环中路和G6京藏高速路段为例，对预测模型的准确性和可行性进行验证，通过重复性交通事件和非重复性交通事件下的案例试验，对SDAE组件的有效性进行分析。研究结果表明：模型的单步和多步预测性能均优于基线模型，预测精度最高达到了87.71%；与其他输入了交通事件数据的模型相比，以SDAE作为外部组件的模型具有较好的预测性能和鲁棒性，能够适应复杂多变的交通流，在智能交通系统的短期预测上有显著的优越性，可以增强管理系统的调控能力，降低城市交通的拥堵成本。     

交通流实时预测的混沌时间序列模型

针对城市交通流普遍存在的混沌特性,介绍了一种改进的加权一阶局域预测模型,并将其应用于交通流实时预测中。为了进一步提高算法的精度与速度,对最优邻域的点数进行动态选择,通过改进,使之成为一种鲁棒性强、预测精度高的实时预测算法,并能有效地用于短时交通流的预测问题中。仿真结果表明:该算法完全满足实时交通流预测的需要,为交通信号智能控制和交通流诱导奠定了坚实的基础。