一种基于小数据量的快速识别短时交通流混沌特性的方法

• 作者: 温伟刚 蒋海峰 马瑞军 魏学业
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 小数据量 Lyapunov指数 混沌 短时交通流量 庞卡来截面
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: U491.1
• 字数: 2827字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-8360.2006.02.013

摘要

对短时交通流进行预测、诱导和控制是智能交通控制系统的重要研究内容.由于对短时交通流进行混沌特性识别时,存在实时性与样本数量之间的矛盾.因此,本文基于混沌时间序列分析理论,提出了一种快速计算短时交通流时间序列最大Lyapunov指数的小数据量方法,用于识别短时交通流中是否存在混沌特性.该方法首先将短时交通流时间序列在相空间中进行重构,以充分提取短时交通流中的相关信息.并结合庞卡来截面法对识别结果进行了验证.从而为对短时交通流进行分析、预测和控制时所采用的相应方法提供了可靠的理论依据.对实测短时交通流行为进行识别的结果表明,该方法具有计算量小、实时性好,对小数据量可靠且容易操作等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏学业	北京交通大学电子信息工程学院	108	1157	19.0	28.0
2	温伟刚	北京交通大学电子信息工程学院	20	93	5.0	9.0
3	马瑞军	新疆工业高等专科学校电气与信息工程系	13	116	5.0	10.0
4	蒋海峰	北京交通大学电子信息工程学院	11	121	7.0	11.0