隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力的提升,我國(guó)城市化的進(jìn)程也正在逐漸加快,大城市甚至超大城市的數(shù)量迅速攀升,這對(duì)城市交通管理提出了諸多的要求。在此背景下,城市交通智能化的研究和應(yīng)用都得到了有效的發(fā)展,智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transport System,簡(jiǎn)稱為ITS)也得以廣泛應(yīng)用。其中,城市道路交通流量作為城市交通中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),它的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)智能交通系統(tǒng)有著舉足輕重的意義。因此,本文將對(duì)城市短期交通流量預(yù)測(cè)問題進(jìn)行研究。為了提高城市短期交通流量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,相關(guān)的基礎(chǔ)理論與應(yīng)用科學(xué)研究工作者們提出了各種方法與模型。這些方法主要以時(shí)間序列分析算法為主,將城市短期交通流量預(yù)測(cè)問題視作時(shí)間序列分析問題,并且利用歷史的道路交通流量數(shù)據(jù)挖掘道路交通流量的變化規(guī)律。然而當(dāng)這些方法被運(yùn)用到復(fù)雜的城市路網(wǎng)中時(shí),仍然存在著一些不足之處。這主要是因?yàn)榈缆方煌髁康淖兓瘜?duì)事件具有敏感性,特別是當(dāng)一些交通事故或者大型集會(huì)等不確定事件發(fā)生的情況下,交通流量的變化將脫離歷史數(shù)據(jù)中常見的模式。為了在這些情況發(fā)生時(shí)對(duì)城市中道路交通流量進(jìn)行更好地預(yù)測(cè),我們需要從道路交通流量形成的原始因素入手進(jìn)行分析,對(duì)城市路網(wǎng)中上下...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

本文編號(hào)：3878842