本文關(guān)鍵詞：基于正交差分演化無跡卡爾曼濾波的短時(shí)交通流量預(yù)測算法

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【摘要】：針對復(fù)雜交通路段下的短時(shí)交通流量模型的參數(shù)估計(jì)問題,建立了基于宏觀交通流量預(yù)測的狀態(tài)空間模型,提出了基于正交自適應(yīng)差分演化的無跡卡爾曼濾波(UKF)算法,解決交通流量預(yù)測動(dòng)態(tài)模型的參數(shù)優(yōu)化問題。對差分演化算法(DE)的初始化過程,使用基于正交設(shè)計(jì)和量化技術(shù)的交叉算子最大限度地提高種群的多樣性,平衡差分演化算法的開采性和勘探性,更高效地搜索無跡卡爾曼濾波的模型參數(shù)。并針對UKF、DE的不同情況,分別采用不同的自適應(yīng)策略提高調(diào)節(jié)算法性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相對于單獨(dú)使用隨機(jī)分布的方式初始化,或者根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置模型參數(shù)的方法,使用正交設(shè)計(jì)方法的初始化策略、變異算子以及參數(shù)自適應(yīng)控制策略的差分演化算法能夠有效地節(jié)省計(jì)算資源,提升預(yù)測性能和精度,具有更高的魯棒性。
【作者單位】： 湖北文理學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;中國地質(zhì)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;西南大學(xué)邏輯與智能研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 交通流量 正交設(shè)計(jì)方法 無跡卡爾曼濾波 差分演化
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61172084,61272296) 湖北省科技支撐計(jì)劃軟科學(xué)項(xiàng)目(2015BDH109,2015BHE029) 中國博士后科學(xué)基金面上資助項(xiàng)目(2014M560700) 襄陽市科技攻關(guān)項(xiàng)目
【分類號(hào)】：U491.14
【正文快照】： 0引言交通對人們的日常出行有著關(guān)鍵的影響,為了提高交通流量的監(jiān)控效率,短期交通流量預(yù)測近年來越來越受到關(guān)注。文獻(xiàn)[1]對不同的交通控制應(yīng)用作了充分的調(diào)查,可以看出流量預(yù)測的重要性。文獻(xiàn)[2]從信息的使用方法入手,將交通流量預(yù)測分為3種類型:1)根據(jù)歷史信息預(yù)測:自回歸的

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張曉利;陸化普;;短時(shí)交通流預(yù)測特性及實(shí)例分析[J];公路交通科技;2009年S1期

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 唐世星;;改進(jìn)的支持向量機(jī)算法在短時(shí)交通流預(yù)測中的應(yīng)用[J];承德石油高等專科學(xué)校學(xué)報(bào);2012年01期

2 吳林海;高寧;朱淀;;不同消費(fèi)群體對不同層次可追溯食品的需求研究[J];財(cái)貿(mào)研究;2013年05期

3 董春嬌;邵春福;周雪梅;孟夢;諸葛承祥;;基于交通流參數(shù)相關(guān)的阻塞流短時(shí)預(yù)測卡爾曼濾波算法[J];東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年02期

4 杜瑾;郝s，

本文編號(hào)：736514