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基于小波分析与隐马尔科夫模型的短时交通流预测
引用本文:王川,张宝文. 基于小波分析与隐马尔科夫模型的短时交通流预测[J]. 交通节能与环保, 2018, 14(1): 43-47. DOI: 10.3969/j.issn.1673-6478.2018.01.013
作者姓名:王川  张宝文
作者单位:河南师范大学计算机与信息工程学院,河南 新乡,453007;河南师范大学计算机与信息工程学院,河南 新乡,453007
基金项目:新乡市科技创新平台建设项目
摘    要:鉴于当前的城市交通拥挤不堪的现状,以及现阶段道路交通流预测时间消耗过长的弊端,将小波分析引入到城市短时交通流预测过程中,结合隐马尔科夫训练,提出一种基于小波分析的隐马尔科夫训练交通流预测模型。文章以新乡市交通局公交汽车数据和出租汽车数据作为数据来源,应用小波分析和隐马尔科夫相结合的预测模型进行预测,随后将预测结果同传统的隐马尔科夫模型所预测的结果进行对比分析。实验表明,本模型预测结果精确,与真实数据更为贴近,同时有效的降低了交通流预测的时间损耗,在短时交通流预测方面更加具有优越性。

关 键 词:智能交通系统  短时交通流预测  小波分析  隐马尔科夫模型

Prediction of Short-Time Traffic Condition Based on Wavelet Analysis and the Hidden Markov Model
WANG Chuan,ZHANG Baowen. Prediction of Short-Time Traffic Condition Based on Wavelet Analysis and the Hidden Markov Model[J]. Marine Energy Saving, 2018, 14(1): 43-47. DOI: 10.3969/j.issn.1673-6478.2018.01.013
Authors:WANG Chuan  ZHANG Baowen
Abstract:
Keywords:
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