基于改进人工蜂群算法优化小波神经网络的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流量的预测精度,克服小波神经网络预测过程中存在收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺点,提出改进的人工蜂群算法优化小波神经网络预测模型。该算法引入差分进化算法中的自适应变异操作和遗传算法中的选择算子、交叉算子与变异算子来优化传统的人工蜂群算法,改善人工蜂群算法后期收敛速度慢、局部搜索能力弱的缺点。本文使用该算法优化小波神经网络的参数并对短时交通流进行预测,模型的仿真结果表明,改进人工蜂群算法优化小波神经网络预测的结果误差更小,精确度更高,训练次数少,具有较高的实际应用价值。     

基于改进小波神经网络的短时交通流量预测研究

针对城市短时交通流量具有复杂性和非线性等特点,提出了基于人工蜂群算法(ABC)优化小波神经网络对短时交通流量预测分析模型。以小波神经网络(WNN)为基础,将以前城市采集的交通流量作为预测样本,通过人工蜂群算法优化WNN网络结构、权值和阈值,并建立城市短时交通流量预测数学模型。实验仿真表明,所提出的算法预测结果比仅使用WNN算法以及粒子群优化BP神经网络算法效率更高,是一种有效可靠的交通流量预测方法。     

短时交通量时间序列的小波分析-模糊马尔柯夫预测方法

基于短时交通量时间序列的随机波动特征,提出一种小波分析和模糊马尔柯夫结合的预测方法．首先对交通量时间序列进行多分辨率小波分解,然后对低频部分和高频部分分别进行重构,对重构后的基本信号和干扰信号建立模糊马尔柯夫模型,最后对多个预测结果进行合成,从而得到交通量的预测结果．此外,根据灰色系统理论的新息优先原理,实时更新马尔柯夫预测模型中的状态转移矩阵,进一步提高预测精度．通过对苏州某交叉口短时交通量预测,表明小波分析和模糊马尔柯夫结合的预测方法具有良好的抗干扰能力和容错能力．     

基于遗传-小波神经网络的短时交通量预测

针对短时交通量的高度非线性,提出一种基于遗传-小波神经网络的预测方法.该方法以前馈多层感知器的神经网络拓扑结构为基础,选择Morlet母小波基函数作为隐含层激活函数,以最简化结构概念进行网络泛化,并将误差反向传播,经遗传算法对网络连接权值修正.实例证明,该方法预测精度高,预测速度较快,能够满足实际工程的要求.     

基于小波分解和长短时记忆网络的地铁进站量短时预测

针对城市地铁车站进站客流量短时预测问题，提出了小波分解和长短时记忆网络(LSTM)相结合的组合预测模型，小波分解和重构可以有效处理数据的波动性，长短时记忆网络可以学习时序信息。以北京地铁西直门站为实例，实现了组合模型对进站量的预测，发现本方法能够得到比较准确的预测效果，平均绝对百分误差为5.48%，与单独使用LSTM和经验模态分解与LSTM结合这两种方法相比分别下降了8.59%和2.94%，表明本方法有更好的预测精度。     

基于IOWA算子的短时交通流预测方法研究

本文首次将诱导有序加权平均（IOWA）算子应用到短时交通流预测中,建立了以整体预测误差平方和最小为目标的组合预测模型。在分析短时交通流预测模型的基础上,本文选取了指数平滑法、季节自回归求和移动平均模型（SARIMA）、BP神经网络模型对短时交通流进行预测,再用IOWA算子将这三种模型进行组合预测。最后进行实例验证,通过MAE、MSE和MAPE三项指标比较分析四种模型的预测效果。结果证明,IOWA算子组合预测模型明显优于其他的预测模型,有效地提高了短时交通流的预测精度。     

基于二次修正的短时行程时间预测模型

为了提高高速公路短时行程时间预测模型的精度和鲁棒性,同时缓解过度训练带来的过拟合效应,构建了基于小波神经网络和马尔可夫链的组合预测模型,并采用平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差三个指标评价模型的预测效果.分析结果表明,在行程时间突变之后,组合预测模型较其他模型都有着更高的预测精度;同时,该模型在预测行程时间突变点时不存在延迟,说明其在高峰时段内有着更高的预测精度和更强的预测鲁棒性.     

基于IPSO-BP神经网络的短时交通流量预测

短时交通流量具有非线性、随机性等特点,如何准确地进行短时交通流量预测,是智能交通系统研究的一项关键内容。传统的预测模型不能实时反映短时交通流量变化特点,同时BP神经网络的交通流量预测存在收敛速度缓慢、易陷入局部极值、预测精度低等缺点。为了提高短时交通流量预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络的复合预测模型,引入相对误差指标作为预测模型的评价指标,并利用实测的道路短时交通流数据对所构建的预测模型进行验证。结果表明,所提出的预测模型在短时间内寻出全局最优解,具有较好的预测精度,提高了短时交通流量预测的准确性和可靠性。     

基于XGBoost的短时交通流预测模型

为提高路段短时交通流的预测精度,选取路段平均旅行时间作为预测指标,建立了一种基于极端样度上升(extrem gradient boosting,XGBoost)的短时交通流预测模型。首先通过对交通流数据的分析,在考虑交通流时空特性的基础上,分别构建目标路段时间序列训练集、测试集以及时空序列训练集、测试集,然后基于XGBoost模型以及构建的训练样本集建立时间序列预测模型以及时空序列预测模型,并利用训练好的模型进行预测,最后将模型预测结果与线性回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。实验结果表明:基于XGBoost的短时交通流预测模型能够对路段未来时段平均旅行时间进行比较准确的预测,其中时间序列预测模型均方根误差为5. 32,时空序列预测模型均方根误差为4. 82,均低于线性回归模型和神经网络模型,且相比于仅考虑时间因素的短时交通流预测模型,同时考虑时空因素的预测模型得到的误差更低,预测效果更好。     

武器装备研制阶段费用预测方法及仿真

提出一种基于小波神经网络的武器装备研制阶段的费用预测方法.建立小波神经网络预测模型,并推导该模型的预测算法.应用一组美军反舰导弹数据进行仿真预测.结果表明,小波神经网络方法比传统BP网络方法平均预测误差减小了1%,收敛速度加快了3倍.     

融合长短期记忆网络和图卷积网络的轨道交通短时客流起讫点预测

轨道交通客流起讫点(origin-destination,OD)矩阵存在时间相关性和空间相关性。根据客流OD的时空特征,提出长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络和图卷积网络(graph convolutional networks,GCN)的短时组合预测方法。预测方法主要利用LSTM网络来获取客流的时间相关性,利用GCN来获取客流的空间相关性,基于出站口建立客流OD矩阵,对整个路网的客流OD进行训练预测。实验表明:融合LSTM神经网络和GCN神经网络的短时预测模型能有效预测轨道交通客流OD。相较于单独的LSTM神经网络,组合模型在预测误差方面有所改善,更适用于短时客流OD的预测。     

基于充分可观控实验方法的城市轨道交通客流随机分配模型优化

城市轨道交通起讫点间路径客流分配直接影响各条线路断面客流量的大小,进行科学精准的网络客流分配是实施客流统计分析、客流预测、运输计划编制、客运组织等工作的重要基础。基于城市轨道交通客流在轨道交通线网内的时空分布是充分可观控的理论,辨析影响客流随机概率分配的主要因素,建立网络模型架构,基于随机效用理论优化乘客出行的微观路径选择行为和决策过程,将客流随机分配模型中的有效路径效益值函数优化为分段函数。通过对结果进行路径分配比例验证及分线断面客流量验证,说明优化方法达到预期目标,为实现规范化、科学化、系统化的城市轨道交通清分奠定了坚实的基础。     

基于AFC数据的大型活动期间城市轨道交通客流预测

准确预测大型活动期间城市轨道交通客流,是城市轨道交通管理与运营部门制定运输组织计划的重要依据,也是实现活动期间交通保障的关键.在分析大型活动期间城市轨道交通历史客流特征的基础上,针对活动期间的客流成分,分别构建活动客流与背景客流预测模型,以实现对未来大型活动期间城市轨道交通客流的预测.基于城市轨道交通自动检票系统(AFC)采集到的客流数据,分析大型活动期间的历史客流数据的变化规律,并依据其客流特征进行成分分解.针对活动客流,构建基于小波分解与重构的GM-ARIMA客流预测模型,针对背景客流则采用ARIMA模型与底特律法进行预测.基于广州地铁在2011—2014年广交会期间的历史AFC客流数据,对提出的方法进行验证.结果表明:该方法能够捕捉大型活动期间的客流特征,并可实现对大型活动期间城市轨道交通客流的预测.     

ARIMA-RBF模型在城市轨道交通客流预测中的应用

客流量预测是城市轨道交通规划设计和运营管理的基本依据,已成为城市轨道交通建设过程中的重要环节。本文通过分析平常日客流变化的周规律、非平稳性等时序特征以及ARIMA模型和RBF模型的作用机理,将适合进行线性时间序列预测的ARIMA模型和适合处理非线性问题的RBF神经网络组合,建立了ARIMA RBF预测模型,并用该模型对北京市城市轨道交通平常日客流量进行预测,该模型充分考虑到城市轨道交通客流变化的线性及非线性特征,取得了较好的预测效果。     

基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法

客流参数预测是实现枢纽客流安全状态预警的重要手段,针对枢纽客流参数的预测问题,提出了基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法,通过对高铁综合客运枢纽内瓶颈点的短时客流参数信息进行预测,对客流的拥堵或滞留状态进行及时预警. 实验证明基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法能够对瓶颈点未来短时内的客流参数信息进行较准确地预测,并可较好地反映滞留客流状态.     

采用改进四阶段法的市域轨道线网客流需求预测

考虑中心城区与乡镇居民出行特征的差异,提出一种适用于市域范围的预测方法.该方法以传统四阶段法为基础,分别建立中心城区与市域客流预测模型.中心城区客流独立预测后作为市域客流的一部分参与市域客流分配,分配结果通过反馈机制作用于交通分布模型,循环迭代直至平衡收敛.利用福清市现状基础数据运用TransCAD软件标定模型参数并校验,结果表明,调查值与模拟值的相对误差满足预测精度要求.最后采用已标定模型对福清市域轨道线网进行客流预测,结果表明, 3个目标年客流预测结果符合迭代收敛判定标准,进一步说明该方法具有理论与实践应用价值.     

城市轨道交通换乘站点失效下网络脆弱性分析

城市轨道交通换乘站点失效会导致网络性能下降,使得系统表现出较高的脆弱性,换乘站点失效下网络脆弱性分析对于保障系统运营安全具有重要意义.考虑城市轨道交通网络和外部公共交通网络的耦合关系,分析换乘站点失效后的乘客广义出行费用,对乘客出行选择行为进行建模;从运营服务网络性能下降的视角,提出了网络脆弱性定量评估指标;对路网拓扑...     

城轨站行人流线网络客流分配算法与软件实现

为实现符合城市轨道交通车站行人流线网络特点的行人设施客流分配,首先将分方向实结点时间阻抗与结点客流方向引入最短路径识别,将其嵌入连续平均法,建立了适用于城市轨道交通车站行人流线网络的客流分配算法.然后,利用C#和Matlab语言在AutoCAD环境下开发了相应的客流分配软件,并在此过程中提出了结点客流方向获取方法.算例表明,该算法能够实现考虑分方向实结点时间阻抗的城轨站行人设施客流分配;与TransCAD、VISUM相比,软件符合行人流线网络特点,操作简便.