城市交通网络交通量自适应模糊预测方法

本文基于交通量动态特征模板匹配的思想，引入了模糊控制作为预测的修正机制，提出了一种城市交通网络交通量自适应模糊预测方法。     

基于IGWO-BP算法的轨道交通短时客流预测

轨道交通短时客流具有随机性和非线性的特点.为提高轨道交通短时客流预测结果的准确度,研究了基于改进的灰狼优化算法(IGWO)与BP神经网络的短时客流预测算法(IGWO-BP).计算轨道交通客流不同时间序列的相关系数,确定了BP神经网络的输入和输出方式;用余弦思想和动态权重策略对原始灰狼优化算法改进,提高算法的全局搜索能力...     

基于联网收费数据实时滑动校核的高速公路交通量预测平台的应用研究

为改变传统交通量预测工作中交通量数据及路网状况无法实时动态更新的状况,基于联网收费系统数据构建了实时滑动校核的高速公路交通量预测平台,并将该平台应用于深圳市高速公路网的交通量预测中。应用的结果表明,该预测平台能有效提高交通量预测结果的精度,并使得预测结果保持动态更新。     

基于自适应神经网络模糊推理系统的交叉口交通冲突数预测

自适应神经网络模糊系统在建立对象输入和输出关系时,与传统的数学方法不同,它是基于数据的建模。本文利用这一系统特性,建立平面交叉口交通冲突数与进入交叉口内的左转交通量、右转交通量、直行交通量和行人过街交通量之间模型,提出自适应神经网络模糊系统预测交叉口冲突数的方法,建立一种快速获取交通冲突数的预测方法,为交通冲突数的调查开辟了新的途径。     

高速路段动态OD反推模型与算法研究

各进出口匝道间的实时交通量是高速公路管理系统重要的输入数据,也是难以获得的数据。本文回顾了动态OD反推理论的发展历程,提出了动态路径走行时间的完善和简化计算方法,在此基础上建立了基于高速路段的动态OD反推模型,设计了遗传算法对问题进行求解,并讨论了算法中的六个关键问题,提供了一种获得高速公路进出口间动态OD交通量的有效方法。实例研究表明,模型和算法具有较高的效率和准确性,能够应用于在线系统。     

路面结冰时间预测方法

通过室内控制试验获取路面结冰相关数据,将温度、风速及降雨量作为输入变量,结冰时间作为输出变量,建立了路面结冰时间的多变量多项式回归预测模型;引入核函数,将路面结冰预测问题转化为高维空间中的线性回归问题,构造了多输入、单输出的支持向量机路面结冰时间预测模型。将预测结果与实测数据进行比较。结果表明,两类方法均能较好地预测路面结冰时间,四次多项式统计模型预测值与实际值的相关性为0.974,支持向量机预测值与实际值相关性为0.99,支持向量机预测结果更精确,表明支持向量机更适用于处理小样本、非线性、维数灾难和局部极小等问题。     

一种短时交通流异常数据识别新算法

为了提高短时交通流预测建模的准确性和可靠性,需要对原始交通流时间序列中的异常数据进行识别和修正。首先分析了异常数据的来源,重点介绍了一种基于统计的双重准则识别算法;其次给出了一个实例分析,在建立短时流量预测模型前,将双重准则识别算法用于交通量时间序列以排查异常数据。实例研究表明,文章提出的双重准则识别算法可快速有效地辨认出交通流异常数据。     

交通量预测的神经网络集成方法

首次将神经网络集成技术引入交通量预测。神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,可显著提高学习系统的泛化能力。在Boosting和Bagging集成方法的基础上,提出基于分治策略的神经网络集成方法,并且讨论了网络权重分配算法。使用上述三种神经网络集成预测模型,对苏州某交叉口实时交通量进行预测,预测结果比较理想,优于单一神经网络预测方法。实验表明,神经网络集成用于交通量预测是有效可行的。     

基于QPSO—RBF的交通量预测方法研究

实时、准确的交通量预测是实现动态交通流控制及诱导的前提和基础,为了更好的对其进行预测,在分析径向基函数(RBF)神经网络预测模型的特点和标准粒子群优化(PSO)算法缺陷的基础上,将量子粒子群优化(QPSO)算法的全局搜索能力与RBF神经网络的局部优化相结合,克服了标准PSO算法收敛不稳定性和RBF神经网络易陷入局部极小值的缺点,并建立了QPSO-RBF的交通量预测模型.仿真实例结果表明,提出的预测模型预测精度较高,具有较强的学习能力和预测能力,对于交通量预测具有一定的可行性和有效性.     

基于径向基函数神经网络的交通量预测

采用了径向基函数神经网络进行未来年的交通量预测,它具有收敛速度快、唯一最佳逼近且无局部极小等优点.在进行交通量预测时,选取公路里程、汽车保有量、国民生产总值、国民收入和人口作为交通量影响因子,通过2个网络模型,在输出层输出该年的预测交通量.     

基于偏差分析的交通事件自动检测算法

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。     

论城市道路交通量统计及预测

交通量是衡量交通发展状况的重要指标,其统计观测的准确性直接影响路网的规划布局及建设安排。本文主要分析影响交通量的因素,探讨统计观测分析的方法,建立了统计及预测的指标体系;并结合西安市道路建设的状况,提出了预测交通量的方法,为解决城市道路交通问题提供决策依据。     

短时交通量时间序列智能复合预测方法概述

短时交通量预测是智能运输系统的核心研究内容之一,已成为交通工程领域重点研究课题。对国内外短时交通量时间序列的预测方法尤其是智能复合预测方法进行概述和总结,重点介绍灰色预测模型、模糊预测、遗传算法、神经网络、灰色神经网络、神经网络集成、统计学习理论、混沌预测、小波分解与重构的方法、以及由上述模型互相组合构成的各种智能组合预测模型等,并指出智能复合预测方法是解决短时交通量时间序列预测问题的有效途径和发展趋势。     

基于决策树理论的交通流参数短时预测

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。      

三峡翻坝运输江南公路交通量预测思路探讨

三峡翻坝运输江南公路是三峡坝区水陆联运的主要公路通道,服务于三峡坝区各种长期、应急或临时性翻坝运输需求,同时也是项目沿线地区内部及对外出行的重要交通线路。因其在区域运输网中的独特地位,其未来服务功能具备典型的多样性特点,交通需求特征迥异于一般公路项目,采用传统的交通量预测方法很难把握其未来交通需求的增长规律和分布特点。在江南公路交通量预测过程中,引入了分类预测法,并创造性地构建了基于出行意向的交通量分担模型、基于土地开发利用的新增交通量预测模型等,在诸多方面都进行了有价值的探索。     

利用速度信息改进城市道路短时交通量预测

利用速度消息的时变特性,提出了1种无需假设状态变量为平稳的基于卡尔曼滤波算法的短时交通量预测模型。依据城市道路网上下游路段交通流之间的时空演化关系,利用实时采集的路段平均速度信息构建时变的状态转移矩阵来取代常数状态转移矩阵,对现有基于卡尔曼滤波算法的短时交通量预测模型进行改进。最后以2个真实路段4d的交通量进行预测试验,相关计算结果表明:由于加强了模型的动态性,改进后的预测模型较原模型的预测精度在整体上有所提高,其中平均绝对相对误差由7.64%及16.04%分别下降至7.25%及15.75%,均等系数则由0.9572及0.9250分别提高至0.9602及0.9268,而对于交通量急速变化的时段,提高的幅度更为明显,平均绝对相对误差可降低14.8%,从而验证了所提出方法的有效性。      

基于季节ARIMA模型的公路交通量预测

为了提高公路交通量季节性预测的精度,在介绍一般ARIMA模型的基础上,推导出一种具有周期的季节ARI—MA模型的一般表达式,以及使用这种模型进行建模和预报的一般过程。在实证分析中,先用傅立叶周期分析法检验时间序列的周期性并求出周期长度,然后用Eviews软件对时间序列作平稳性检验以及实现模型的识别、建立、选择与预测过程。与三个常用季节预测模型：分组回归模型、可变季节指数预测模型和季节周期回归模型相比,季节ARIMA模型的预测精度最高。研究结果对于更为科学准确地预测公路交通量具有一定意义。     

混合智能算法在城市道路短时交通流量预测中的研究

对城市道路短时交通流进行准确预测是实现城市交通控制与交通诱导的关键。针对目前单一预测方法预测精度不高的问题,提出了小波与支持向量机（SVM）融合的预测新方法;同时为了避免SVM知识学习过程陷入局部最优的问题,采用粒子群算法（PSO）来优化SVM的关键参数,以提高对短时交通流量的预测精度。通过对武汉市道路交通流数据的实验分析,结果表明所提出的方法能够准确提取实验数据关键特征,显著提高SVM的预测精度,且结果比单一使用方法提高了近9%。     

综合运输网络下的公路建设项目交通量预测方法研究

传统公路建设项目交通量预测方法往往从公路交通系统自身的角度出发,割裂了公路交通与其他运输方式之间的复杂关系,因而影响了预测结果的可靠性。本文从综合运输的角度出发,提出了基于综合运输网络的公路建设项目交通量预测方法,并对预测方法涉及的具体模型进行了讨论。应用该方法可以客观反映公路与其他运输方式之间的作用关系、准确描述交通量的转移规律、充分把握建设项目在综合运输网络中的作用和地位,使预测结果更加合理、有效。     

基于旅游景区的交通量预测比较研究

随着第三产业的迅速发展,旅游成为发展的重点,相应旅游景区交通的规划建设也被提上日程。旅游交通路网的改进、完善都是以交通量预测为基础,从而确定道路规模。＂四阶段法＂是目前应用最为广泛的交通量预测方法之一,但是在四阶段预测过程中,却并没有把景区交通量纳入独立考虑。文中以重庆南山旅游景区为例,比较了旅游交通量考虑前后道路交通量预测的精确度,论证旅游景区交通量的影响程度。