本文關(guān)鍵詞：基于周相似性的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法研究

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【摘要】：根據(jù)交通流量具有周相似的特性,利用實(shí)地采集獲取的交通流量數(shù)據(jù),選取每周周一至周五的數(shù)據(jù),構(gòu)造時(shí)間序列。本文分別用了3種不同的方法(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))來(lái)預(yù)測(cè)短時(shí)交通流量,并通過(guò)不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)上述3種方法的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行了評(píng)價(jià)。實(shí)例分析表明,對(duì)于這種時(shí)間序列的預(yù)測(cè),Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效果優(yōu)于其他2種方法,更適合于短時(shí)交通流預(yù)測(cè)。
【作者單位】： 武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家863計(jì)劃(2013AA122301;2013AA122302) 國(guó)家自然科學(xué)基金(41171347) 空間信息智能感知與服務(wù)深圳市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(深圳大學(xué))開(kāi)放基金
【分類號(hào)】：U491.14;TP183
【正文快照】： 交通控制與誘導(dǎo)系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)(intelligenttransportation system,ITS)研究的熱門核心課題,準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)交通流量,可以為控制和疏導(dǎo)交通提供科學(xué)的支持,也可以為出行者在選擇路徑上提供一定的參考[1]。交通流預(yù)測(cè)就是采用各種方式采集與道路交通流相關(guān)的數(shù)據(jù)信息,再通過(guò)一

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 唐明,陳寶星,柳伍生;基于相空間重構(gòu)的短時(shí)交通流分形研究[J];山東交通學(xué)院學(xué)報(bào);2004年01期

2 華冬冬,陳森發(fā);非線性短時(shí)交通流的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法[J];現(xiàn)代交通技術(shù);2004年01期

3 田晶;楊玉珍;陳陽(yáng)舟;;短時(shí)交通流量?jī)煞N預(yù)測(cè)方法的研究[J];公路交通科技;2006年04期

4 蔣海峰;馬瑞軍;魏學(xué)業(yè);溫偉剛;;一種基于小數(shù)據(jù)量的快速識(shí)別短時(shí)交通流混沌特性的方法[J];鐵道學(xué)報(bào);2006年02期

5 蔣海峰;王鼎媛;張仲義;;短時(shí)交通流的非線性動(dòng)力學(xué)特性[J];中國(guó)公路學(xué)報(bào);2008年03期

6 李松;劉力軍;郭海玲;;短時(shí)交通流混沌預(yù)測(cè)方法的比較[J];系統(tǒng)工程;2009年09期

7 許倫輝;唐德華;鄒娜;夏新海;;基于非線性時(shí)間序列分析的短時(shí)交通流特性分析[J];重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年01期

8 李雁;陸海亭;張寧;;一種短時(shí)交通流異常數(shù)據(jù)識(shí)別新算法[J];公路交通科技(應(yīng)用技術(shù)版);2010年04期

9 承向軍;劉軍;馬敏書;;基于分形理論的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)算法[J];交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息;2010年04期

10 張立;謝忠玉;陳凱;;基于混沌理論的短時(shí)交通流局域預(yù)測(cè)模型[J];黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年02期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 翁小雄;翦俊;;短時(shí)交通流頻譜分析與預(yù)測(cè)[A];第二十六屆中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];2007年

2 張利;李星毅;施化吉;;一種基于ARIMA模型的短時(shí)交通流量改進(jìn)預(yù)測(cè)算法[A];2007第三屆中國(guó)智能交通年會(huì)論文集[C];2007年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 本報(bào)記者 李嬋;交通擁堵為何預(yù)測(cè)不準(zhǔn)[N];北京科技報(bào);2010年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 郭歡;基于灰理論的短時(shí)交通流動(dòng)力學(xué)建模預(yù)測(cè)與優(yōu)化研究[D];武漢理工大學(xué);2013年

2 張曉利;基于非參數(shù)回歸的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)方法研究[D];天津大學(xué);2007年

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本文編號(hào)：1146766