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在现代智能交通系统中,短时交通流预测是实现先进的交通控制和交通诱导的关键技术之一.为了提高短时交通流预测的准确性,本文提出了一种基于组合预测模型的短时交通流预测方法.一方面,根据当前的交通流数据来动态调整其对未来预测的影响;另一方面,通过对历史交通流数据的时空特性分析,利用数据挖掘领域的相关知识寻求与当前交通流特性最为相似的历史曲线,并以其为基础来获得预测值的匹配值;然后,将二者获得的信息进行融合,采用多种不同的组合方式来实现短时交通流预测.以厦门市莲花路口断面的交通流量为例,通过对仿真图像和数据的分析,得出各种组合方法的预测平均绝对相对误差均小于10%,能够较好地满足交通诱导系统的需求. 相似文献
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在实际绿波控制应用中,公交车进站停靠所形成的交通瓶颈往往会使路段实际通行能力降低,对绿波控制效果产生一定的影响.应用集散波理论分析了公交车进站停靠对最大绿波带宽的影响,并提出了在无公交车停靠和有公交车停靠两种情况下,不同的绿波控制相位差及最大绿波带宽的计算方法,在VISSIM仿真平台进行了在线仿真,仿真结果表明:考虑公交瓶颈影响下获得的绿波带参数,其控制效果明显优于未考虑公交瓶颈影响下的控制效果,同时也验证了应用集散波理论获取公交停靠瓶颈下绿波控制参数方法的可行性. 相似文献
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