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快速路交通流时间序列分形维数研究 总被引:4,自引:0,他引:4
对取自于北京、沈阳和上海3座城市的4组快速路交通流数据进行分析,判别出交通状态为同步流或自由流.通过改变时间尺度观察时间序列的自相似特性和利用功率谱法判别,发现在两种状态下,系统都具有分形和混沌特性,可以应用相关理论进行研究.应用G-P算法计算了流率和速度序列在不同统计间隔下的关联维,计算了流率、速度的Hausdorff维数,并对计算结果进行了讨论.在此基础上,指出了分维在交通流理论研究中的应用方向. 相似文献
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基于模糊C均值聚类的快速路交通流相态划分 总被引:1,自引:0,他引:1
交通相态的识别问题是智能交通系统里一个关键问题,基于模糊C均值聚类分析可以很好地解决这种没有先验知识情况下的分类问题。文中介绍了三相流理论,根据我国实测快速路交通流数据,利用模糊C均值聚类方法对交通流相态的分类进行了研究,实现了一种交通相态的划分方法,研究结果表明:该方法能够识别出三相流理论中的自由流和同步流状态。 相似文献
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利用多个参数描述交通状态时,交通流数据表现为多维空间数据。提出了将属于每个状态的多维空间数据转换为一维时间序列的方法,对于此状态时间序列采用BP神经网络进行了下1个时段的交通状态预测。实验结果表明,多参数状态时间序列比单个参数时间序列能更准确地描述交通流状态变化过程,且算法简单,具有较强的预测实时性。 相似文献
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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. 相似文献
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为了分析交通流在同步流、拥挤流、自由流状态下的分形特征,通过关联维刻画交通流的复杂性,通过Hurst指数研究交通流的长程相关性,通过记忆长度确定交通流的影响范围。对实测数据的计算结果表明,3种交通流都是分形的,且存在长程相关性,同步流的关联维小于拥挤流,拥挤流的关联维小于自由流,同步流和拥挤流的Hurst指数大于自由流,同步流的记忆长度大于拥挤流,拥挤流的记忆长度大于自由流,说明不同状态的交通流具有不同的分形特征。 相似文献
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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。 相似文献
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张接信 《筑路机械与施工机械化》2006,23(8):58-60
在高速公路的营运过程中,新技术的不断推广与应用,特别是智能交通系统(ITS)的普遍应用与系统结合,使得交通信息系统越来越庞杂,交通状态更加难以把握,信息处理面临新的挑战。就高速公路的营运过程中如何判别交通状态,何时出现拥堵问题,运用时序分析法从理论上给予分析研究,给出高速公路交通流信息系统处理的理论研究应用方向。 相似文献
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船舶流量预测是船舶交通流研究的重要内容,建立科学合理的船舶流量预测模型有助于航道的设计、规划和管理。将传统的单断面船舶交通流预测方法向多断面进行改进和推广,提出基于状态空间和卡尔曼滤波的多断面交通流预测模型。利用船舶交通流多断面流量数据的时间序列进行多维线性回归,并转化为状态空间模型形式;在此基础上由卡尔曼滤波算法对交通流量进行递推预测,得到多断面交通流的预测值。作为实证研究,分别对武汉长江大桥、武汉长江二桥2个断面,以及长江重庆段朝天门、万州、巫山3个断面进行实际数据分析来验算模型的有效性,并与单断面多维线性回归预测方法进行对比。结果表明,使用状态空间模型得到的武汉长江大桥、二桥预测结果的平均相对误差分别减少4.59%,0.97%;而重庆段3个连续观测点采用状态空间法预测比使用时间序列预测平均绝对误差和平均相对误差均有不同程度的降低,其中平均相对误差分别降低1.08%,4.28%, 3 .54%。因此,在不同时间维度上,该模型有助于提高多断面交通流预测精度。 相似文献
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基于状态空间模型的道路交通状态多点时间序列预测 总被引:6,自引:0,他引:6
以多点的道路交通状态为研究对象,把道路交通状态单点预测向多点同时预测扩展,提出了基于状态空间模型的道路交通状态多点时间序列预测方法。首先,利用道路交通状态的多点时间序列数据建立多维自回归模型,转化状态空间模型形式,接着利用EM算法估计状态空间模型参数,从而得到多点道路交通状态的状态空间模型;其次,根据时间序列数据估计系统状态,利用卡尔曼滤波算法进行一步预测,补充新的数据并更新系统状态递推预测;最后,利用某城市快速路上相邻6个交通检测器采集的多点时间序列数据验证模型的有效性,并与卡尔曼滤波单点预测方法相对比。结果表明:该模型是可行和有效的。 相似文献