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改进粒子群算法优化 BP 神经网络的短时交通流预测 总被引:4,自引:2,他引:2
为提高 BP 神经网络预测模型的预测准确性, 提出了一种基于改进粒子群算法优化 BP 神经网络的预测方法. 引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异, 改进了粒子群算法的寻优性能, 利用改进粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练 BP 神经网络预测模型求得最优解. 将该预测方法应用到实测交通流的时间序列进行有效性验证, 结果表明了该方法对短时交通流具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性. 相似文献
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电梯群控系统是一种典型的离散事件动态系统,这体现在乘客到达的起始层、目的层和到达时间的随机性,所以,很难用一个传统的数学模型表达式来表示。提出了一种应用面向对象Petri网对该系统进行建模的方法,该方法在对电梯运行情况充分研究的基础上,分别建立电梯运行和电梯控制器Petri网模型,从而构造电梯群控系统模型。该建模方法不仅适用于电梯群控系统,而且适用于其它离散事件动态系统。 相似文献
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基于统计近似的电梯群控系统的智能算法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对电梯群控系统所要解决的是一个复杂的、不确定性的多目标随机系统的决策问题,本文提出一种新的电梯系统(EGCS)群控智能算法,综合考虑电梯运行特性,采用统计方法近似计算平均侯梯时间,应用模糊技术计算各电梯响应层站召唤的适合度,从而确定出最优电梯群控策略.仿真结果表明了算法的有效性. 相似文献
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仿真交通流混沌特性研究 总被引:3,自引:3,他引:3
基于非线性跟驰模型建立了由五辆机动车组成的动态仿真模型,利用Matlab软件产生了五辆机动车的仿真交通流,给出了在一定参数组合下前后车辆之间的车头间距、速度差随时间变化的过程曲线.并结合实际交通系统的特点,对仿真结果做了理论分析.基于混沌时间序列分析方法,提出了证明非线性跟驰模型产生的仿真交通流具有混沌特性的一种方法,并分析了模型参数对仿真交通流动态特性的影响.该研究结果有助于进一步理解实际交通流系统的动态特性,并为短时交通流预测、诱导方法和智能交通控制提供理论依据. 相似文献
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一种电梯群控多目标调度方法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对电梯群控系统层间交通模式下用户对电梯需求多样化的特点 ,提出了一种适用于繁重层间交通模式的多目标调度方法 ,并采用遗传算法动态优化电梯调度方案 .仿真实验表明这种电梯调度方法是有效的. 相似文献
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基于ARIMA模型的短时交通流实时自适应预测 总被引:24,自引:1,他引:23
实时、准确的短时交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的一个关键问题。基于采用ARIMA(P,d,0)模型结构的时间序列分析方法,提出一种短时交通流实时自适应预测算法。在该算法中采用带遗忘因子的递推最小二乘方法进行参数估计,采用基于线性最小方差预报原理的Astrom预报算法进行预报。针对大量实测数据进行仿真实验,结果表明:减小遗忘因子可以提高一步预测的性能。此外,将该算法分别应用于工作日和双休日的数据时,仿真实验都取得了较好的预测效果,说明该算法对不同交通流状况具有较好的适应性。 相似文献
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电梯上高峰模式下动态分区算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了电梯群控系统(EGCS)上行高峰时期的动态分区群控方法.动态分区是根据大楼乘客流量的大小和分布情况动态地调整楼层区域的划分;同时提出了一致的UPPINT的目标函数,将动态分区问题归结为一个最优化问题,用直接搜索法对其进行求解;并对群控的几种算法进行了仿真比较,验证了动态分区算法的良好效果. 相似文献
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粗正交小波网络及其在交通流预测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
基于交通流预测的特点和输入向量的主成分分析方法,把粗集理论与正交小波网络相结合,给出了一种基于粗集的正交小波网络交通预测模型,并成功应用于城市交通流的实时预测.粗正交小波网络具有极强的鲁棒性,可以有效克服季节、天气等随机因素对交通流量预测性能的影响;主成分分析方法解决了正交小波网络多维输入时的维数灾难.实验结果表明,该模型的预测精度和收敛速度明显优于常规BP网络和小波框架神经网络,对交通流量等预测问题具有较高的应用价值. 相似文献
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短时交通流预测模型的分析与评价 总被引:27,自引:0,他引:27
从短时交通流预测定义出发,介绍短时交通流预测的原理及预测模型应具有的特性,重点介绍几种预测模型,对其建模的理论基础、特点及其可行性、有效性进行分析,并比较和评价各类预测模型。 相似文献
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基于改进型替代数据法的实测交通流的混沌判别 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对实测交通流进行混沌判别,可以为实际交通流的预测和控制提供理论指导。改进型替代数据法是准确判定时间序列是否具有混沌特性的一种有效方法,该算法不仅能够很好地重构原始时间序列的特性,并且能够避免直接识别混沌方法的局限性。本文以关联维数作为混沌判据,应用改进型替代数据法对微观实测交通流的时间序列进行了混沌判别。实证结果表明,我们实测的交通流中存在混沌,改进型的替代数据法能对其进行准确判别。 相似文献
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基于小波分解与重构的交通流短时预测法 总被引:18,自引:1,他引:17
交通流短时预测是交通控制与交通诱导系统的关键问题之一 .随着预测时间跨度的缩短 ,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性 ,使得一般的预测方法难以奏效 .本文探讨了小波分析在交通流短时预测中应用的可行性 ,提出了一种基于多分辨率小波分解与重构的交通流短时预测方法 ,介绍了该方法的原理 ,讨论了模型参数的确定 ,给出了仿真实验研究结果. 相似文献
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无检测器交叉口交通流量预测的灰色神经网络模型 总被引:3,自引:2,他引:1
为解决一般预测方法要求原始数据量较大,而无检测器交叉口获得的交通流量数据又非常有限的矛盾,提出了一种基于灰色神经网络的无检测器交叉口交通流量预测方法。通过选择不同长度的历史数据构建不同的灰色预测模型,对于不同灰色预测模型得到的预测结果再使用神经网络进行组合,该方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单,而神经网络具有非线性拟合能力的特点。以107国道新市站2002年观测的交通流量作为原始数据,采用灰色神经网络进行时交通流量预测,结果表明了该方法是有效可行的。 相似文献