基于混沌的交通流量Volterra自适应预测模型

• 作者: 张玉梅 曲仕茹
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 交通工程 短期交通流预测 混沌 Volterra级数 相空间重构
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 4486-4488
• 分类号: U491.14
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.12.025

摘要

采用基于混沌动力系统的相空间重构和非线性系统的Volterra级数展开式,构建了交通流量的Volterra自适应预测模型.其基本思想是首先采用Lyapunov指数判定交通流时间序列存在混沌的前提下,对该时间序列进行相空间重构;然后选择Volterra级数构造非线性预测模型,并采用LMS类型的自适应算法来实时调整模型的系数.应用该模型对Lorenz、Rossler和交通流时间序列进行仿真研究.结果表明,提出的Volterra自适应预测模型能有效地预测低维混沌时间序列和交通流时间序列.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲仕茹	西北工业大学自动化学院	115	966	17.0	23.0
2	张玉梅	陕西师范大学计算机科学学院	37	149	6.0	10.0