数据融合技术在短时交通流预测中的应用

提出了短时交通流预测的时间间隔长度,介绍了常用短时交通流预测方法.结合数据融合技术,明确了短时交通流预测的改进方向之一,即模型选择、模型组合,并给出了短时交通流预测的数据融合算例.     

基于相空间重构的短时交通流预测研究

短时交通流预测在城市交通控制和管理中起着十分重要的作用。本文通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点，引入混沌理论的分析方法，从非线性时间序列预测的角度对交通流量预测进行了研究。通过计算交通流系统相空间重构参数，给出了一种基于相空间重构理论的局部预测方法，对城市道路路段交通流量进行短时预测，取得了较为满意的效果。     

基于粗集和神经网络耦合的短时交通流预测

比较分析神经网络和粗糙集在数据处理过程中的各自优缺点,提出一种基于二者强耦合集成方式的短时交通流预测模型。首先利用粗集对获取的交通流数据进行预处理,简化神经网络训练样本数据集并通过粗集属性约简提取决策规则;其次,利用所提取的规则直接确定神经网络的隐层数、隐层节点数及节点的相互关系;最后训练神经网络用于短时交通流预测。通过与单纯利用神经网络预测的结果进行比较,发现该模型降低了网络训练时间,提高了预测精度。     

城市交叉路口的短时交通流建模预测

短时间尺度交通流预测是解决城市拥挤的关键。随着预测时间跨度的缩短，交通流的规律性越来越不明显，传统的预测方法难以凑效，章使用自回归求和滑动平均模型ARIMA(p，d，q)对短时交通流数据进行建模预报，提出以城市交叉路口信号灯时间周期作为动态流量数列的时间刻度。实际应用表明，该模型取得良好的预测效果。章提出的对缺失值的处理方法，提高了模型的适用性。     

卡尔曼滤波短时交通流预测普通国省道适应性研究

短时交通流预测是提高普通国省道交通运行效率和安全的关键技术之一。普通国省道具有分布地域广、情况复杂的特点,要求短时交通流预测方法具有良好的适应性,然而,针对短时交通流预测算法适应性及其机制的系统性研究尚不多见。选取1种自适应卡尔曼滤波算法,系统分析其适应性和适应机制。获取江苏省徐州市普通国省道路网中8个交通调查站所采集的实际交通流数据开展实例分析,结果表明：在不同的交通流量水平下,所选算法均值预测的平均绝对百分比误差在10.98%~15.92%之间,区间预测的无效覆盖率在5.21%~6.15%之间,表明所选的自适应卡尔曼滤波算法在不同交通流水平下都具有良好的预测性能;对所选算法的参数进行分析发现,算法参数能够随交通流水平的变化而自动调整,具有良好的自适应机制;所选算法能够在预测初期实现有效的性能调整和收敛。

     

基于灰色系统理论的短时交通流预测

通过分析短时交通流时序特性,将灰色系统理论应用于短时交通流预测,建立了滚动GM(1,1)预测模型。分析表明:该模型较好地预测了短时交通流的变化趋势。     

基于聚类分析的非参数回归短时交通流预测方法

大部分非参数回归预测算法并不对交通流历史数据进行区分,而是将全部历史流量数据建立模式库进行分析.基于交通流的现实特征,提出基于聚类分析的非参数回归短时交通流预测方法,首先根据流量分布特点运用聚类分析将其分类成不同的流量模式,然后选择匹配待预测时刻的流量模式作为样本数据库运用非参数回归进行预测.实例计算结果表明,其预测精度优于传统非参数回归方法.      

高速公路短时交通流预测方法对比分析

高速公路短时交通流预测对于高速公路智能管控具有重要意义。通过总结不同文献中关于高速公路短时交通流预测的研究内容,发现了目前高速公路短时交通流预测研究存在的不足,给出了高速公路短时交通流预测的流程,对高速公路短时交通流预测模型进行了分类比较,明确了不同模型的适用场景和优缺点,通过具体案例数据分析比较了KNN模型、SVM模型、LSTM模型的预测精度,研究发现KNN模型的预测精度最高,明确了数据质量和算法精度是交通流预测的关键。本研究可以为高速公路短时交通流预测发展提供借鉴。     

基于PSR-PSO-RBF的短时交通流预测方法

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PSO算法,确保短时交通流预测的精确度和可靠性。实例分析结果表明,该方法可有效提高短时交通流的预测精度和可靠性,其预测误差较小。     

融合路段传输模型和深度学习的城市路网短时交通流状态预测

城市路网短时交通流预测是实现智慧城市的关键技术,随着人工智能的发展,越来越多的深度学习算法被应用于城市道路交通状态估计和预测研究.但是深度学习因缺少对交通流演化机理的刻画导致其可解释性不强,而交通流解析模型常因预测精度问题导致其应用效果受到限制.为了取长补短,首先对路段传输模型(Link Transmission Mo...     

短时交通流预测系统的效率优化研究

针对短时交通流预测系统的功能需求特点,提出了一个分布式的系统框架,将系统的计算任务按照功能划分到不同的服务器上,从而降低了单个服务器的负荷,提高了整体的效率。通过对系统在北京市实际路网上运行的性能测试,找出了程序执行效率的瓶颈,分析了执行效率问题的主要原因,并给出了对效率问题的具体优化措施。经过实际验证,该技术方案很好地解决了系统的执行效率问题,满足了系统的实时性要求。     

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。     

短时交通流预测的多层递阶方法

短时交通流预测在城市交通控制和管理中起着十分重要的作用。然而,目前很多预测模型均假定模型的参数是不随时间变化的,这与实际不符,从而影响了预测的精度。本文提出采用多层建模与灰色建模的综合方法预测短时交通流。该方法把预测问题分为两部分:一是预测模型参数的预测;二是根据参数预测值的交通流预测。其中,对模型参数运用灰色理论预测方法。实例分析表明,本方法有较好的预测精度和实用价值。     

BP—GA算法在短时交通流预测中的应用研究

本文提出了一种基于BP神经网络的遗传算法,分别利用其局部和全局寻优能力强的特点综合为一种新的优化算法,并将改进的算法应用于交通流预测中。通过实例分析,可看到改进的模型在进行交通流预测时具有较好的预测效果。     

短时交通流预测建模因素和建模策略

实时准确可靠的短时交通流预测是智能运输系统的基础。根据短时交通流预测建模的研究现状,探讨了影响短时交通流预测建模的七个方面要素,进而提出了短时交通流预测的四阶段法建模策略。对短时交通流预测建模的梳理有助于改进现有模型以及研发新的模型。     

基于多车道加权融合的短时交通流预测研究

短时交通流预测是改善交通规划与管理效率的一个重要因素,为了提高交通运输管理和调度能力,从路段多车道交通流隐含的交互关系,引入一种基于多车道加权融合的短时交通流预测方法.用该方法分析了加州高速公路某五车道单检测点各车道交通流与聚合交通流之间的相关性,发现每个车道交通流与聚合交通流都呈现高度关联性.基于此,构建一种能够学习...     

基于LSTM的平面交叉口短时交通流预测

针对平面交叉口四方向进口的交通流量具有时空相关性的特点,提出了一种基于长短期记忆LSTM(Long Short-Term Memory)网络的平面交叉口短时交通流预测模型。将以四方向进口历史交通流数据为基础的四维时间序列数据输入LSTM模型中进行训练,并使用OpenITS合肥示范区数据对提出的模型进行验证。结果表明,与传统的BP神经网络相比,该方法预测效果具有更好的表现,是一种预测精度高的预测方法。     

基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.     

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。