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准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键.为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型.针对交通流时间序列的非线性、复杂性和随机性,基于混沌理论确定原始时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数,进行相空间重构,获得与原始数据具有相同动态特性的更为合理的模型输入-输出数据集.利用粒子群算法改进传统高斯过程模型参数优化的不足,构建预测模型.以重构序列作为预测模型的训练集和测试集,实现短时交通流预测.采用北京市东四环快速路检测器实测数据对比分析模型预测效果.结果表明,基于PSR和PSO-GPR的短时交通流预测模型评价指标均优于对比模型,其中绝对误差平均降低4.88,绝对百分比误差平均降低3.97%,均等系数达到0.963,所研究模型能够有效提高短时交通流预测精度. 相似文献
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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. 相似文献
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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%. 相似文献
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某沙漠重载铁路工程,地势低洼路段雨季易积水,加上原有高地下水位的长期浸泡和植物根系的有机分解积累,形成了淤泥质或泥炭质软土地基;运用理论分析、现场监测等方法,从权重分配合理性和子模型组合结构两方面探讨组合预测模型的精度优化效果,开展沙漠淤泥质软土路基沉降预测研究。结果表明:双曲线法、三点法、指数曲线法、泊松曲线法、BP神经网络5种预测模型均能达到较高水平的拟合程度;变权重组合预测模型、引入鲸鱼优化算法的自适应权重组合预测模型、滚动动态组合预测模型对于预测精度、效果的提升较小;引入BP神经网络的误差补偿组合预测模型,极大程度地降低了人为建立子预测模型组合结构所产生的精度影响,在沙漠淤泥质软土路基中具有更优的预测精度及效果。 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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道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明:相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差ermse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差em... 相似文献
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首先,基于公共自行车租赁系统的借还特性,分析相邻租赁点借还需求的相似性和互补性,租赁点的周转特性以及周期稳定特性,并考虑工作日与周末出行需求的差异性。其次,使用关联租赁点的出行信息、租赁点的周转率以及本租赁点历史出行信息和时间作为影响因子,分别利用小波神经网络、粒子群优化的小波神经网络、自适应粒子群优化的小波神经网络对公共自行车的借、还需求进行模型的构建。最后,利用美国纽约市公共自行车系统的出行数据进行实例分析,结果表明:自适应粒子群优化的小波神经网络相比于简单的小波神经网络平均相对误差下降26.45%,均方误差减少36.31%,相比于粒子群优化的小波神经网络平均相对误差下降15.81%,均方误差减少25.01%;自适应粒子群优化的小波神经网络能够使模型跳出局部最优,具有较强的可靠性,对于工作日和周末出行需求预测的平均相对误差分别为11.05%和12.27%;关联租赁点、周转特性影响因素的考虑能有效提高预测精度,其中自适应粒子群优化的小波神经网络预测精度的提升率最高,达到4%左右。研究成果可为城市公共自行车管理部门及相关企业的政策制定及调度优化提供支持。 相似文献
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为了提高短时交通流的预测精度,向出行者提供更加准确可靠的道路交通信息,在充分考虑交通系统非线性特征的基础上,提出了基于SSARX-NARX的短时交通流预测模型.该模型以NARX作为短时交通流预测基础模型,采用SSARX方法建立了短时交通流预测状态空间模型并估计了模型参数,然后将估计出的状态空间模型的系统阶次和马尔科夫参数的值分别作为N A RX基础预测模型线性部分的初始参数值,优化后构造了SSARX-NARX预测模型.利用PeMS数据库的交通流数据,验证了SSARX-NARX模型的预测性能,比较了SSARX-NARX模型与SSARX模型的预测精度.结果表明,SSARX-NARX模型可以实现1步和多步短时交通流预测,并且针对5步和10步短时交通流预测,SSARX-NARX模型的MAPE值分别比SSARX模型小0.76% 和2.4%,而针对1步交通流预测,SSARX-NARX模型的MAPE值比SSARX模型大0.13%,但相差不大. 相似文献
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基于小波消噪的ARIMA与SVM组合交通流预测 总被引:5,自引:2,他引:3
针对实际交通系统时变复杂和变化的不确定性所带来的交通流量非线性和强干扰性的特征,首先应用小波分析方法,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;然后采用自回归求和滑动平均(ARIMA)和支持向量机(SVM)的结合预测模型对交通流进行了预测,最后用实测交通数据进行了验证分析,得到了两个结论:一是组合预测模型比单个预测模型的预测精度高;二是小波分析消噪后的组合预测模型比没有消噪的组合预测模型预测精度高.结果表明消噪后的组合预测模型具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测. 相似文献
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针对出行者出行时对交通信息预报以及动态路径规划的要求,对路段的历史交通流时间序列数据进行了研究,利用城市路段交通流的周期相似性特征提出了基于纵横序列相似性的短期交通流预测VHSSA模型,该模型克服了以往预测模型只考虑纵向时间序列周期性相似的缺陷,将全时间序列数据进行小波变换后分解为反映基本变化规律的基序列和反映波动变化情况的波动序列,既可只进行基序列预测,也可通过置信区间对波动序列进行修正,再与基序列叠加进行全序列预测.经试例验证,VHSSA模型和基于纵向序列相似性的VSSA模型分别与实测序列的基序列和全序列进行比对,VHSSA模型的预测效果总体优于VSSA模型,误差可满足实际要求. 相似文献
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提出一种基于预测控制的PHEV在线能源管理策略。它利用BP神经网络构建旅途预测模型,并采用遗传-粒子群混合优化算法提升预测模型的车速预测精度;在此基础上,为保证预测模型对工况的适应性和策略的实时性,设计了基于动态规划的预测控制策略;最后以实际工况数据对提出的策略进行了仿真验证。结果表明,设计的旅途预测模型可有效地进行车速预测,预测精度超过93%;同时,与现有的实时策略和全局优化策略相比,采用提出的策略时油耗、排放和实时性得到了改善。 相似文献