检索结果-南通市图书馆

基于两级筛选机制及深度学习组合模型实现短时交通流预测

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控制与决策 2023年第1期38卷 84-92页

作者：徐先峰杨凡刘状壮李陇杰夏振长安大学电子与控制工程学院西安710064 长安大学公路学院西安710064

准确实时的短时交通流预测对现代交通管理服务体系的构建至关重要.为了充分挖掘并利用不同路段短时交通流交互作用而表现出的时空特性,构建由自相关函数、互相关函数和KNN算法组成的两级筛选机制评估与目标路段的相关性优化路段组合,实... 详细信息

准确实时的短时交通流预测对现代交通管理服务体系的构建至关重要.为了充分挖掘并利用不同路段短时交通流交互作用而表现出的时空特性,构建由自相关函数、互相关函数和KNN算法组成的两级筛选机制评估与目标路段的相关性优化路段组合,实现空间信息深度挖掘;提出一种GCN-GRU组合预测模型,利用图卷积网络(GCN)全局处理路段拓扑信息的优势进一步捕捉短时交通流的空间特性,并借助门控循环单元(GRU)对时间信息的长时记忆能力提取其时间特性.利用实测高速公路短时交通流数据进行验证,仿真结果表明,采用两级筛选机制对路段进行有效筛选并引入深度学习组合模型,预测性能明显改善,优于堆栈式自编码网络(SAEs)和GRU等经典模型.

关键词：智能交通预测精度两级筛选机制短时交通流图卷积网络门控循环单元

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基于支持向量机回归的短时交通流预测模型

华南理工大学学报（自然科学版） 2013年第9期41卷 71-76页

作者：傅贵韩国强逯峰许子鑫华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510640 广州市交通管理科学技术研究所广东广州510640

将交通流预测的理论和方法引入交通控制系统,可提高交通控制系统对交通流变化的自适应能力.为此,文中通过引入核函数把短时交通流预测问题转化为高维空间中的线性回归问题,提出了基于支持向量机回归的短时交通流预测模型,并利用广州市... 详细信息

将交通流预测的理论和方法引入交通控制系统,可提高交通控制系统对交通流变化的自适应能力.为此,文中通过引入核函数把短时交通流预测问题转化为高维空间中的线性回归问题,提出了基于支持向量机回归的短时交通流预测模型,并利用广州市交通流检测系统的数据进行实验.结果表明,文中模型的预测结果与实际数据相吻合,预测误差小于基于卡尔曼滤波的预测方法,从而验证了该模型的可行性和有效性.

关键词：交通控制短时交通流预测模型机器学习支持向量机回归

基于多源数据融合的高速公路路网短时交通流参数实时预测

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吉林大学学报（工学版） 2024年第1期54卷 155-161页

作者：高海龙徐一博刘坤李春阳卢晓煜交通运输部公路科学研究院安全中心北京100088 港珠澳大桥管理局广东珠海519060

针对高速公路路网交通数据中存在大量噪声数据与缺失数据,数据完整度较低,导致预测精度下降的问题,提出一种基于多源数据融合的高速公路路网短时交通流参数实时预测方法。采用小波分析阈值法对高速公路路网交通数据进行去噪处理,在最小... 详细信息

针对高速公路路网交通数据中存在大量噪声数据与缺失数据,数据完整度较低,导致预测精度下降的问题,提出一种基于多源数据融合的高速公路路网短时交通流参数实时预测方法。采用小波分析阈值法对高速公路路网交通数据进行去噪处理,在最小二乘支持向量机基础上采用组合阈值填补方法填补交通数据序列中存在的缺失数据,提高交通数据的完整度。结合小波神经网络和遗传算法建立短时交通流参数预测模型,采用遗传-小波神经网络处理多源检测器采集到的交通流参数,通过最小二乘动态加权融合算法融合多个检测器的交通流参数,将交通流参数输入预测模型中,得到高速公路路网短时交通流参数实时预测结果。实验结果表明,采用本文方法处理后的交通数据序列中不存在缺失数据,数据完整度较高,且所得预测结果与实际车流量变化曲线较为贴近,预测精度高,可以广泛应用在交通流预测领域。

关键词：多源数据融合高速公路路网短时交通流参数预测小波分析阈值法最小二乘支持向量机遗传-小波神经网络

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短时交通流预测特性及实例分析

公路交通科技 2009年第S1期 62-68,73页

作者：张晓利陆化普清华大学交通研究所北京100084

在分析短时交通流具有的非线性和不确定性的基础上,指出应用径向基神经网络(RBF)和非参数回归方法(NPR)进行短时交通流预测的适用性。提出将径向基神经网络的输入端和训练数据重新进行选择,并且对网络的权值和阈值重新进行训练是保证交... 详细信息

在分析短时交通流具有的非线性和不确定性的基础上,指出应用径向基神经网络(RBF)和非参数回归方法(NPR)进行短时交通流预测的适用性。提出将径向基神经网络的输入端和训练数据重新进行选择,并且对网络的权值和阈值重新进行训练是保证交通流特性的关键,对应此关键问题反映到算法中的2个重要参数:预测误差范围和最大神经元数目进行了预测结果分析说明。同样对于非参数回归方法中的近邻点个数和预测误差范围也做了预测结果分析。应用这2种方法对某一天进行了微观预测结果分析。预测结果说明,这2种方法都能够比较好地适应交通流特性,预测效果很好。

关键词：智能运输系统预测径向基神经网络(RBF) 短时交通流

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基于相空间重构的短时交通流预测研究

公路交通科技 2003年第4期20卷 71-75页

作者：宗春光宋靖雁任江涛胡坚明清华大学自动化系北京100084

短时交通流预测在城市交通控制和管理中起着十分重要的作用。本文通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点 ,引入混沌理论的分析方法 ,从非线性时间序列预测的角度对交通流量预测进行了研究。通过计算交通流系统相空间重构参数 ,给... 详细信息

短时交通流预测在城市交通控制和管理中起着十分重要的作用。本文通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点 ,引入混沌理论的分析方法 ,从非线性时间序列预测的角度对交通流量预测进行了研究。通过计算交通流系统相空间重构参数 ,给出了一种基于相空间重构理论的局部预测方法 ,对城市道路路段交通流量进行短时预测。

关键词：短时交通流相空间重构预测混沌

关联交叉口短时交通流可预测性分析及组合预测算法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2007年第10期35卷 194-197,232页

作者：徐建闽傅惠许伦辉华南理工大学交通学院广东广州510640

文中首先根据交叉口交通流参数时间序列的相关性对关联交叉口进行定义,给出关联交叉口短时交通流可预测分析的几个定量指标,以及交通流时间序列最大Lya-punov指数的计算方法;然后提出在短时交通流时间序列的可预测分析基础上,选取一组... 详细信息

文中首先根据交叉口交通流参数时间序列的相关性对关联交叉口进行定义,给出关联交叉口短时交通流可预测分析的几个定量指标,以及交通流时间序列最大Lya-punov指数的计算方法;然后提出在短时交通流时间序列的可预测分析基础上,选取一组预测模型并建立基于RBF网络的非线性组合预测模型,提出了关联交叉口短时交通流的组合预测算法;最后对实测短时交通流进行仿真试验,结果表明组合预测方法相对于单项预测方法具有更好的预测性能.

关键词：关联交叉口短时交通流可预测性组合预测

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高斯过程回归短时交通流预测方法

交通运输系统工程与信息 2015年第4期15卷 51-56页

作者：康军段宗涛唐蕾刘研王超长安大学信息工程学院西安710064 陕西省道路交通智能检测与装备工程研究中心西安710064

已有的短时交通流预测方法均属于确定性预测,无法对预测的不确定性进行定量分析.针对上述问题,提出了一种基于高斯过程回归的短时交通流预测方法.通过该方法在对短时交通流进行预测的同时还可以得到预测的方差估计值,并依此可以确定预... 详细信息

已有的短时交通流预测方法均属于确定性预测,无法对预测的不确定性进行定量分析.针对上述问题,提出了一种基于高斯过程回归的短时交通流预测方法.通过该方法在对短时交通流进行预测的同时还可以得到预测的方差估计值,并依此可以确定预测值的95%置信区间.在仿真实例中,在相同条件下对所提方法与支持向量机预测方法进行比较.仿真结果表明,高斯过程回归短时交通流预测方法不仅与支持向量机预测方法具有相近的预测精度,其中均方根误差为12.09,绝对值误差为118.42,相对误差为17.32%,而且能够获得预测结果的方差估计值,从而有效实现短时交通流概率意义上的预测.

关键词：智能交通短时交通流预测高斯过程回归短时交通流概率性预测方差估计

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短时交通流交通状态转变及其特性分析

系统工程 2009年第8期27卷 80-84页

作者：许伦辉唐德华华南理工大学土木与交通学院广东广州510640

针对短时交通流预测中忽视交通流所处交通状态的转变及所处的状态。首先简要介绍了相干递归图及相干定量递归分析,以1分钟为间隔的实测数据为例,通过相干递归图分别可视化常发性拥挤和偶发性拥挤中时间占有率和流量的递归特性,然后运用... 详细信息

针对短时交通流预测中忽视交通流所处交通状态的转变及所处的状态。首先简要介绍了相干递归图及相干定量递归分析,以1分钟为间隔的实测数据为例,通过相干递归图分别可视化常发性拥挤和偶发性拥挤中时间占有率和流量的递归特性,然后运用相干定量递归分析分别确定了常发性拥挤和偶发性拥挤交通状态的转变时刻,得到了不同交通状态的统计特征值,并做出分析。结果表明将交通流划分为四个状态更具合理性,同时各状态的统计特性分析对短时交通量预测及交通拥堵机理研究都有重要的意义。

关键词：短时交通流交通流状态相干递归图相干定量递归分析

基于DFP的自适应算法及其在短时交通流预测中的应用

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西北工业大学学报 2013年第3期31卷 482-486页

作者：张玉梅曲仕茹秦小娜西北工业大学自动化学院陕西西安710072 陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710062

研究了一种基于可变收敛因子的Davidon-Fletcher-Powell(DFP)自适应算法,给出算法中自相关逆矩阵估计的递归更新公式。对DFP算法中参数τ(n)的作用及算法的计算复杂度进行了分析。当分别输入正弦信号和高斯白噪声时,对不同滤波器阶数的... 详细信息

研究了一种基于可变收敛因子的Davidon-Fletcher-Powell(DFP)自适应算法,给出算法中自相关逆矩阵估计的递归更新公式。对DFP算法中参数τ(n)的作用及算法的计算复杂度进行了分析。当分别输入正弦信号和高斯白噪声时,对不同滤波器阶数的τ(n)随样例个数变化情况进行了仿真,并将DFP算法分别应用于3 min和5 min短时交通流预测。结果表明:τ(n)最终将趋于稳态值0.5,DFP算法能够较好地反映交通流量变化的趋势和规律,预测精度较高。

关键词：短时交通流预测 DFP 自适应滤波自相关逆矩阵