基于小波分析和非参数回归的交通流组合预测方法

针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,基于模式识别的思想,提出了一种小波分析和K近邻非参数回归相结合的交通流组合预测模型.模型首先应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;然后采用K近邻非参数同归模型对交通流进行预测;最后根据该模型,结合实测交通流数据...     

基于小波去噪和GA-Elman神经网络的短时交通流预测

为解决短时交通流的非线性和强干扰特征带来的预测精确度较低问题,首先采用启发式阈值算法对小波分解后的原始数据做去噪处理,使去噪后的数据更平稳真实地反映交通流的变化规律,然后利用遗传算法优化Elman神经网络模型对交通流进行分析和预测,模型输出的预测值百分比绝对误差为6.2%。试验结果表明,小波去噪后再用遗传算法优化的Elman神经网络进行预测,预测结果误差较小,可用于短时交通流预测。     

基于多源交通数据融合的短时交通流预测

不同类型交通检测器所获取的交通数据中包含了不同的交通信息,交通流预测在交通管理与控制中具有重要作用,基于此,进行了多源交通数据动态加权融合和短时交通流预测。在综合分析多源数据特性及其融合优势的前提下结合遗传算法的全局搜索及小波神经网络的自适应学习优点,提出了基于多源数据融合与遗传-小波神经网络(GA-WNN)的短时交通流预测模型。通过实例验证分析,基于GA-WNN的交通数据融合方法比其他方法更有优势;同时,多源数据融合的预测精度优于单一数据源的短时交通流预测序列,从而能为交通管理者的判断决策与交通出行者的路径选择提供更准确、全面的交通信息。     

基于小波变换的交通流速度-密度关系分析

车流速度和密度是交通流理论研究的重要参数,而小波变换是一种信号分析工具,它可以将信号进行去噪分析。基于通过调查获得的速度和密度数据构成交通流特征信号,引入小渡变换方法对交通流特征信号进行去噪,并运用典型特征构建速度与密度关系曲线,对其进行分析并与小波变换前原有速度与密度关系曲线进行对比。为更加清楚地观察三参数与时间变化的关系,以及三参数之间的相互关系提供了有效方法。     

基于小波神经网络的短时交通流预测

针对现阶段城市道路交通短时交通流预测精度不高的局限性,将小波变换引入到城市道路交通预测过程中,提出一种基于小波神经网络的预测方法。运用美国加州高速公路通行能力度量系统数据作为数据来源,应用小波变换和BP神经网络相结合对其进行预测,然后对预测结果数据进行分析,并对短时交通流进行综合评价。实验表明,该方法与传统的BP神经网络相比较,在短时交通流预测方面具有较好的有效性和优越性。     

改进的小波神经网络在桥梁施工控制中的应用

桥梁线形的预测和调整对于大跨径桥梁施工控制具有重要的指导作用。利用小波分析技术对实测数据进行消噪处理,将BP神经网络与Morlet小波结合起来,建立相应的小波神经网络模型,并对桥面标高偏差进行预测。结果表明,采用该方法对桥梁施工控制有较好的预测精度。     

基于小波神经网络的路段短时交通流预测

应用BP神经网络来对路段短时交通流进行预测,预测精度和收敛速度都不是很理想,为了克服BP神经网络自身存在的非线性逼近缺陷,依据小波的时频域特征,将小波变换和BP神经网络结合起来,提出一种基于小波神经网络的短时交通流预测方法,给出了具体的网络学习算法,并结合实地调查数据进行了对比测试,分析结果证明了小波神经网络模型对短时交通流预测的有效性．     

小波和Kalman滤波用于GPS数据去噪方法分析

根据小波分析基本理论和GPS信号噪声特性,将小波分析这一数学工具应用到GPS数据的去噪处理中,同时引入Kalman滤波方法,将其与小波分析方法有机结合,进而提出利用小波分析的自适应Kalman滤波方法进行GPS数据去噪处理。     

基于路段检测器布局的短期交通流预测模型

通过分析路段上各点以及交叉口之间交通流的内在联系,利用连续性和相关性原理,建立基于检测器布局的短期交通流预测模型.探讨了检测器布局的一般方法,阐述了布局位置对交通流预测结果的影响.根据路段上游、下游2点的检测器数据可建双点预测模型,能用于隧道、桥梁等特殊路段的短期交通流预测.根据路网上多个检测点的数据,可建立多点预测模型,各检测点的权重用F-AHP法确定,模型系数矩阵用最小二乘法标定.以重庆市某路段的交通量预测为例,分别用双点预测法和多点预测法进行了预测,并对预测效果进行了分析和比较.     

基于平均阈值的小波包去噪方法研究

通过对小波分解系数进行限阈值处理,可以有效抑制噪声,同时能够很好地重构信号、文中提出了平均阈值的概念,并在此基础上研究了小波包手去噪的效果,仿真结果表明,基于平均小波包去噪是一种有铲的去噪方法,其效果优于小波去噪。     

基于混合AGO-SVM的高速公路短时交通量预测研究

提出一种混合AGO-SVM高速公路交通量预测方法,原始交通量数据通过累加操作生成有规则的数据,预处理后的规则数据使用支持向量机法进行建模并预测,预测数据进行逆累加操作,获得下一时刻高速公路交通量的预测值,数据进行更新并保持样本序列不变从而进行高速公路交通量递推预测. 应用西宝高速交通量实际观测数据验证算法的有效性. 试验结果表明,在几种指标下该方法的预测精度比灰色模型法和支持向量机法的预测结果有所提高,是一种有效的高速公路交通流量预测方法.     

电子执法环境下驾驶行为与事故特征分析

针对我国电子执法环境下驾驶行为特性、交通流运行特性等研究缺乏,无法制定安全保障措施的问题,借助交通调查、资料分析等方法,对有无电子执法时交通违法行为特征、变速行为特征和交通事故特征的差异及原因进行了分析. 结果表明：电子执法有助于减少交通违法行为,但会增加刮撞行人的交通事故并加剧交通事故的严重程度;电子执法环境下,营运车辆交通违法的比重明显上升、低龄驾驶员构成了道路交通违法的主体,信号交叉口绿灯末期存在严重的交通事故隐患;公路电子执法存在无法根治超速行驶的问题,同样存在交通事故隐患. 鉴于此,从执法前的宣传、教育到执法过程中的安全保障设施建设提出了较完善的解决方案,以确保电子执法环境下的行车安全.     

基于对称残差U型网络的路网交通流量数据修复

针对路网交通数据采集过程中，采集设备稀缺或故障等原因造成路网交通流量数据缺失问题，提出基于对称残差U型网络(Residual U-Net，RU-Net)模型的大规模路网交通流量数据修复方法.通过将路网交通流量数据网格化和时序通道化操作，构成可供卷积操作的张量数据格式；利用RU-Net编码解码能力，对交通流量数据进行编码；在解码过程中保持失真度较小，使模型学习到交通流量数据内部多因素耦合特性.通过残差学习使交通流量数据编码后的信噪比提升，压缩率降低，提升模型修复精度.实验结果表明，RU-Net模型能够利用交通流量特性学习历史和非故障采集点数据与待修复数据的映射关系，在不同数据缺失率，不同缺失模式下，高效地完成对大规模路网交通流量数据的修复.     

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以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测. 首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并以重构的交通流时间序列作为输入,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流同时预测;最后,基于城市快速路多断面交通流量数据对短时交通流预测方法进行验证,并与BP神经网络预测结果进行对比分析. 验证结果表明,本文提出的道路网划分方法能够划分出满足预测需求的子路网,在划分的子路网上,应用Elman神经网络能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于BP神经网络.     

基于对称残差U型网络的路网交通流量数据修复

针对路网交通数据采集过程中，采集设备稀缺或故障等原因造成路网交通流量数据缺失问题，提出基于对称残差U型网络(Residual U-Net，RU-Net)模型的大规模路网交通流量数据修复方法.通过将路网交通流量数据网格化和时序通道化操作，构成可供卷积操作的张量数据格式；利用RU-Net编码解码能力，对交通流量数据进行编码；在解码过程中保持失真度较小，使模型学习到交通流量数据内部多因素耦合特性.通过残差学习使交通流量数据编码后的信噪比提升，压缩率降低，提升模型修复精度.实验结果表明，RU-Net模型能够利用交通流量特性学习历史和非故障采集点数据与待修复数据的映射关系，在不同数据缺失率，不同缺失模式下，高效地完成对大规模路网交通流量数据的修复.     

空气重度污染期间城市交通运行特征分析

近年来中国重度污染天气频发,严重影响居民生产生活。由于缺乏空气重度污染期间居民出行行为方面的分析,难以量化城市交通运行特征的变化。以北京市两次空气重度污染红色预警实践为契机,全面收集红色预警期间道路交通运行监测数据、交通排放、居民出行行为等多元数据,通过历史数据对比和交叉分析,得到空气重度污染期间居民出行需求、出行方式、出行时间等出行行为特征,以及道路交通量、运行速度等指标变化。结果显示：空气重度污染期间居民出行特征变化较大,需求降低、方式转移多元、出发时间集中;实施机动车单双号限行措施后,机动车日均氮氧化物(NOX)排放量减少19%,颗粒物(PM)排放量降低17%。     

基于粒计算的交通流参数预测

交通流参数预测是交通流诱导和交通信息发布的重要依据.以信息颗粒为基 础数据分析单元,针对以往模糊时间序列模型存在的缺陷,提出一种新方法构建模糊时 间序列模型,该方法在挖掘数据内在信息关联的基础上,考虑时间变量影响下分析动态 可变的区域间隔长度.此方法主要特点是基于Gath-Geva 模糊聚类的时间序列分割,利用 模糊分割构造信息颗粒,以信息颗粒为数据单元,通过粒计算分析交通流参数动态变化 趋势.实验结果表明,基于粒计算的交通流参数预测可以预测合理的交通流参数置信区 间,比传统的参数数值预测可靠度更高,对于交通状态的动态分析具有指导意义.     

K近邻短期交通流预测

从分析短时交通流特性入手,利用非参数回归中K近邻的方法,对道路交通流量进行短期预测;采用贵阳市道路交通流量的实际数据进行验证。结果表明:K近邻非参数回归预测模型能较为准确的进行道路短期交通流预测,该方法可用于短期交通流预测。     

基于最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提.综合分析交通流量影响因素的基础上,进行多路段的交通流量预测研究,提出了基于最小二乘支持向量机的交通流量预测改进模型,并应用平安大街的流量数据进行实例验证.结果表明,该模型具有学习速度快、跟踪性能好及泛化能力强等优点,在交通流预测中更具有实用性和推广性.     

基于贝叶斯估计的短时空域扇区交通流量预测

为准确把握空域扇区流量分布态势及未来变化趋势,提出了一种基于贝叶斯估计的短时空域扇区交通流量预测方法.首先,通过解析空域系统内航空器原始雷达数据,提取各扇区历史运行信息,建立了多扇区聚合交通流模型;其次,采用贝叶斯估计理论对模型参数进行最优估计和动态更新,预测了空域扇区交通流量的未来演变趋势及其不确定范围;最后,选取国内5个典型繁忙扇区为例,以5 min为时间段,以未来1 h为预测范围,对所提预测方法进行了验证.研究结果表明:85%以上时段交通流量预测结果的绝对误差在3架以内,平均绝对误差均在2架次以内,预测结果的稳定性较好,可充分反映各空域扇区之间短时交通流的动态性和不确定性,符合空中交通的实际情况.