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基于K近邻非参数回归的短时交通流预测方法 总被引:3,自引:1,他引:3
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. 相似文献
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考虑交通吸纳点的非参数回归组合型短时交通流预测方法 总被引:7,自引:0,他引:7
在城市路网中.交通吸纳点是非常重要的影响交通流量的因素。由于交通吸纳点增加了流量预测的复杂度.一般基于模型的智能算法也不能很好地解决有吸纳点的交通流预测问题。提出一种基于非参数回归的组合方法PCA—FC—NPR.即在对原始数据进行主成分分析PCA(Principal Component Analysis)和模糊聚类FC(Fuzzy Clustering)的基础上.采用以数据驱动的k-近邻非参数回归方法NPR(Non-Parametric Regression)加以解决。针对交通吸蚋点与检测器的位置关系采取不同预测算法。短时交通漉预测示倒结果证明俄方法的有效性。 相似文献
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基于数学模型的短时交通流预测方法探讨 总被引:56,自引:3,他引:56
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. 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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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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基于小波分解与重构的交通流短时预测法 总被引:17,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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基于主成分分析和组合神经网络的短时交通流预测方法 总被引:4,自引:1,他引:4
提出一种将主成分分析和组合神经网络相结合的方法来预测短时交通流量.将预测路段历史流量及其相关路段的历史流量进行主成分分析,分析结果作为组合神经网络的输入数据,这样不仅减少了输入变量个数,减小网络规模,而且保留了原始变量的主要信息,消除变量之间的相关性.给出了一个说明该方法有效性的例子,用同一组数据比较该方法与典型BP网络的预测效果,结果表明该方法明显优于BP网络. 相似文献
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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. 相似文献
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基于混沌和RBF神经网络的短时交通流量预测 总被引:7,自引:0,他引:7
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,论文从非线性时阅序列的角度对短时交通流量预测进行探讨,提出采用基于混沌理论的RBF神经网络预测方法。首先在采用小数据量的Lyapunav指数计算方法判定交通流存在混沌的前提下,对交通流量数据进行相空间重构。构建了RBF神经网络,并对模拟产生的Lorenz和Rossler混沌时间序列数据以及实际采集的高速公路交通流量数据进行了仿真研究。结果表明,该方法对模拟产生的混沌时间序列具有很好的预测效果,在交通流量的短时预测上也具有较高的预测精度。 相似文献
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基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法 总被引:11,自引:0,他引:11
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。 相似文献
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跟驰模型的交通流混沌转化现象的仿真 总被引:6,自引:0,他引:6
用Matlab软件编制皮埃莱(Bierley)模型来产生仿真交通流.在一定参数组合情况下,仿真研究交通流车队中前后车辆的车头间距变化过程.通过分析这种车头间距的变化曲线,可以明显地观察到混沌吸引子的存在,说明基于跟驰模型产生的交通流存在混沌现象,从相图中清楚地观察到了交通流混沌运动和有序运动之间的转化过程.结合交通流的实际情况,对仿真结果作了分析,最后得出对于研究与应用交通流理论的有益结论. 相似文献
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从分析拥挤状况的交通行为特性出发,建立了相应的仿真模型。该模型在跟车子模型加入了随机扰动项,换道子模型的可行性检测中加入了前后间距不足时司机的减速行为。与传统模型相比该模型能更好地反映拥挤流下的交通行为,更适合于拥挤状况的交通微观仿真。 相似文献
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基于RBF神经网络的短时交通流预测 总被引:9,自引:0,他引:9
根据短时交通流的特性,以神经网络技术为基础,构建短时交通流预测的神经网络模型,并用某高速公路实际短时交通流观测数据进行验证。 相似文献