基于投影寻踪自回归的短时交通流预测

厦时准确地进行交通流短时预测是智能运通系统（ITS），尤其是其先进的交通管理系统（ATMS）与先进的出行者信息系统（ATIS）研究的关键内容之一。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，使得一般方法的预测精度大大降低。例如：非参数回归的算法是一种“无参数”、可移植、高预测精度的实时预测算法，在变通流预测中发挥了很大的作用。但随着样本数据维数的增加．存在“维数祸根”的现象。针对目前短时交通流预测存在的问题，本文提出一种基于投影寻踪自回归技术的短时交通流预测模型，解决了“维数祸根”和高维数据闻的非正态、非线性问题。经过实测数据验证。谊算法完全满足实时交通流预测的需要。     

交通流量变模式辨识的非参数概率变点模型

交通流状态辨识是智能运输系统（ITS），尤其是其先进的交通管理系统（ATMS）和先进的出行者信息系统（ATIS）研究的一个重要内容。以往算法主要集中在交通流预辨识（即交通流预测）和交通流实时辨识（即事件检测或交通流突变检测）的研究上．而忽略对交通流关键参数量变模式的辨认。依据交通流理论，结合非参数变点统计方法，以在淄博市世纪路采获的自由车流数据的研究为例，首次建立对交通模式量变识别的非线性概率变点模型．对变点存在与否进行假设检验。并对变点发生（时间）位置的搜索算法作了详细研究。最后结合实地数据对本方法进行了标定和检验。验证了本方法的有效性和可行性。     

基于微观仿真的快速路短时交通流预测研究

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,使得一般方法的预测精度大大降低.为了能够及时准确地进行交通流短时预测,提出了一种以城市快速路为研究对象的以微硬仿真技术为基础的短时交通流预测的方法.该方法以实时的快速路交通流数据为基础,应用M3分布模型对车辆进行初始分布,基于约束卡尔曼滤波进行OD矩阵估计,利用微观交通仿真的方法对快速路的未来交通流进行预测.经过实测数据验证,算法能对交通参教给出较好的预测结果.     

基于K-邻域非参数回归短时交通流预测方法

实时、准确的短时交通流预测是交通控制与诱导中的一个关键问题和难点.非参数回归是解决短时交通流预测问题的较好方法,但是案例库生成难和搜索速度慢是其目前实际应用的两大障碍.为此,提出一种基于平衡二叉树的K-邻域非参数回归(KNN-NPR)的短时交通流预测方法,采用聚类方法和平衡二叉树结构建立案例数据库,以提高预测精度和满足实时性要求.给出了预测示例说明了方法的有效性.     

电梯群控系统交通流的预测方法

交通流预测是智能电梯群控系统的重要组成部分,对交通流进行预测可使群控系统跟随交通流的变化调节控制策略.将基于神经网络的时间序列预测理论应用到电梯群控系统的交通分析中,构造了一种交通流时间序列预测模型,并提出了调整预测神经网络结构以提高预测精度的方法.仿真实验表明了这种交通流智能预测方法是有效的.     

基于ARIMA模型的短时交通流实时自适应预测

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。     

基于K近邻非参数回归的短时交通流预测方法

采用K近邻的非参数回归方法对短时交通流量进行了预测,考察了模型中关键因素对预测效果的影响.在4种不同状态向量和预测算法组合下的实验方法比较中,以相邻四个时间间隔的流量和占有率数据作为状态向量,并采用带权重的预测算法取得了良好的效果.将利用K值构造的预测区间用于特殊路况的预测中,得到了明显的改进效果.最后,对非参数回归和神经网络的方法进行了比较,结果表明了非参数回归预测方法的高精度和强移植性.     

基于小波分解与重构的交通流短时预测法

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.     

基于数据挖掘的交通流预测模型

通过对道路交通流变化规律和影响因素的分析,提出了一种新的交通流预测模型.首先,鉴于模糊聚类方法易陷入局部最优解及运算速度慢的缺点,采用蚁群算法中Pij(t)改进模糊聚类分析;然后以最拥挤时间段的25个点交通流数据、天气数据以及天类别数据为指标,将历史数据聚分成若干簇团,并采用动量BP神经网络针对每一簇团建立相应的预测模型.对实际数据进行预测分析的结果表明:该模型不仅对普通工作日有较高的预测精度,对双休日、节假日和一些特殊情况(雨雪天气)也有较好的预测精度.     

基于改进型替代数据法的实测交通流的混沌判别

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。     

短时交通流预测FSMSVR模型

针对城市道路短时交通流的复杂非线性特点和以往的预测仅考虑典型交通条件（无交通事故等突发事件）的现状,结合交通流的特征,提出了一种有限状态机支持向量回归模型（finite state machine of support vector regression model,FSMSVR）的短时交通流预测机制. 通过线性回归算法和指数平滑算法划分交通流状态,根据各状态特点结合支持向量回归算法建立有限状态机工作机制,实现涵盖典型和非典型交通条件的短时交通流预测. 通过实验例证,对比了FSMSVR模型和传统SVR模型对城市道路6min交通流的预测,研究结果表明,该预测机制能够提高预测精确度,在非典型条件下有着较好的预测表现.     

基于混合算法的电力系统负荷预测

电力系统负荷预测是电力系统中的一个重要的研究课题。对神经网络算法和时间序列预测算法进行加权融合,提出一种混合算法对EUNITE竞赛数据进行了短期电力负荷预测。实验结果表明负荷预测精度得到了很大的提升。     

短时交通流预测模型的分析与评价

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。     

基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法

短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明：所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法。     

短时交通流混沌预测方法的比较

针对传统的应用数学模型方法在短时交通流预测精度和实时性方面存在的问题,提出了将Volterra滤波器自适应预测模型用于短时交通流的实时预测。为提高预测精度,在Volterra滤波系数计算过程中采用归一化最小均方自适应算法进行多次训练。应用该预测模型对几个典型的非线性系统进行预测,验证了算法的准确性。然后再用此方法对微观实测交通流的时间序列进行实证分析。仿真结果表明,该预测模型对实测交通流时间序列具有很好的预测效果,可以满足实时交通流预测的需要。     

基于数学模型的短时交通流预测方法探讨

在概述交通流预测方法发展的基础上 ,重点介绍了三种基于确定的数学模型的短时交通流量预测方法 ,并针对其中一种模型提出了与神经网络相结合的改进方案.     

基于神经网络方法的大型电网短期负荷预报

电力系统负荷预报研究现状,介绍了神经网络方法应用于电力系统短期负荷预报的可行性及存在的问题。详细讨论了应用BP神经网络、共轭梯度算法改进BP神经网络方法进行电力系统短期负荷预报的算法,及在预报过程中对电网负荷数据进行预处理方法。分别应用二种方法对东北电力系统进行了72小时短期负荷预报仿真。仿真结果表明,BP神经网络训练时间长,预报精度低;而共轭梯度算法改进BP神经网络算法训练步数大大减小,缩短了网络训练时间,而且提高了预报精度。该方法可行,可用于电力系统短期负荷在线预报。