本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的灰色模型及在短時(shí)交通流中的應(yīng)用

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【摘要】：基于城市道路交通流按日周期變化的數(shù)據(jù)特征,提出一種可自動(dòng)選擇步長(zhǎng)的灰色模型算法.將其應(yīng)用到美國(guó)Minnesota的兩個(gè)道路交通流的預(yù)測(cè),并和傳統(tǒng)灰色模型、歷史平均法以及滑動(dòng)平均法對(duì)比.數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:改進(jìn)的灰色模型能夠大幅降低預(yù)測(cè)絕對(duì)誤差,預(yù)測(cè)精度高,穩(wěn)定性好,適用于城市道路短時(shí)交通流的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè).
【作者單位】： 長(zhǎng)春理工大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51278221,51378076)
【分類號(hào)】：U491.112;N941.5
【正文快照】： 1引言 隨著我國(guó)私家汽車的快速普及,城市道路已經(jīng)越來(lái)越擁擠.如何能高效地利用城市道路,需要更加精準(zhǔn)的城市道路交通控制.其中,短時(shí)交通流預(yù)測(cè)是城市道路交通控制的核心問(wèn)題之一.短時(shí)交通流一般是指時(shí)間間隔不超過(guò)15 min的交通流,短時(shí)交通流預(yù)測(cè)是一個(gè)復(fù)雜非線性時(shí)變的問(wèn)題,

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1 劉力軍;李松;解永樂(lè);;短時(shí)交通流混沌預(yù)測(cè)模型的比較研究[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2011年17期

2 張洪賓;孫小端;賀玉龍;;短時(shí)交通流復(fù)雜動(dòng)力學(xué)特性分析及預(yù)測(cè)[J];物理學(xué)報(bào);2014年04期

3 高勇;陳鋒;;基于小波分析的短時(shí)交通流非參數(shù)回歸預(yù)測(cè)[J];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào);2008年12期

4 寧云隆;劉丹;許淑偉;;路口短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)方法[J];科技資訊;2009年13期

5 夏英;梁中軍;王國(guó)胤;;基于時(shí)空分析的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)模型[J];南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年05期

6 沈國(guó)江;王嘯虎;孔祥杰;;短時(shí)交通流量智能組合預(yù)測(cè)模型及應(yīng)用[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2011年03期

7 李清泉;曹晶;樂(lè)陽(yáng);李志恒;;短時(shí)交通流量模式提取及時(shí)變特征分析[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2011年12期

8 許倫輝;唐德華;;短時(shí)交通流交通狀態(tài)轉(zhuǎn)變及其特性分析[J];系統(tǒng)工程;2009年08期

9 羅媛媛;周青峰;;基于EVIEWS的短時(shí)交通流分析及預(yù)測(cè)[J];黑龍江科技信息;2009年26期

10 左志紅;李星毅;;基于近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃的短時(shí)交通流控制預(yù)測(cè)模型[J];計(jì)算機(jī)仿真;2013年10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

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 喻丹;基于小波理論的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法研究[D];長(zhǎng)沙理工大學(xué);2008年

2 謝生龍;城市道路短時(shí)交通流動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法研究與應(yīng)用[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

3 胡浩然;基于Hadoop平臺(tái)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)算法研究[D];華南理工大學(xué);2016年

4 符義琴;短時(shí)交通流分析及預(yù)測(cè)[D];南京信息工程大學(xué);2016年

5 陳功;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在智慧交通中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2016年

6 韋凌翔;基于RVM和ARIMA的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)方法研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2016年

7 武瓊;基于支持向量回歸的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法研究與應(yīng)用[D];長(zhǎng)安大學(xué);2016年

8 張瑋瑋;基于聚類分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法研究[D];重慶郵電大學(xué);2016年

9 顧敏佳;高速公路事故條件下的匝道協(xié)同控制方法研究[D];東南大學(xué);2016年

10 卓卉;基于混沌理論的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法研究[D];北京交通大學(xué);2008年

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