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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
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基于北京市城市道路上小汽车与公交车的实测行程速度数据,对不同空间和时间维度下小汽车与公交车的速度特性进行了对比分析,从而为交通运行管理提供数据支持和参考.提出了定量表征小汽车与公交车速度变化趋势一致性的关联度指标,并对其计算方法进行了比选和论证.同时借助表征小汽车与公交车各自速度离散性的方差指标,以及表征二者速度大小差异性的绝对速度差指标,从不同道路类型、不同时段,以及有无公交专用道3个角度对小汽车与公交车各自的速度离散性、二者的速度差异性及关联性进行了对比分析.结果表明,快速路上小汽车与公交车的关联度最弱,q值为0.100;高峰时段的关联度较平峰时段强,q值分别为0.031和0.051;无公交专用道主干路上的关联度较有公交专用道主干路强,q值分别为0.101和0.083.基于大量数据论证得到的研究结论不仅具有普遍意义,而且量化了小汽车与公交车的速度特性. 相似文献
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