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摘要:
短时交通流预测是智能交通系统研究的一个重要问题。由于指数平滑法在对实测数据进行拟合时,预测精度不高,本文针对这一问题将指数平滑理论与马尔可夫链相结合,提出了指数平滑马尔可夫短时交通流量预测方法,借助于马尔可夫链来解决利用指数平滑法预测中存在的问题来缩小预测区间、提高预计算各状态加权中心及状态转移概率矩阵,以此来提高未来状态预测精度。采用实测交通流量进行仿真实验,结果表明,本文方法比常规指数平滑法具有更高的准确性,而且具有较强的适应性。
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文献信息
篇名 基于指数平滑和马尔可夫链的短时交通流量预测
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 智能交通系统 交通流量预测 指数平滑法 马尔可夫链
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 132-135
页数 4页 分类号
字数 3929字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李军怀 西安理工大学计算机科学与工程学院 137 2421 25.0 45.0
2 张璟 西安理工大学计算机科学与工程学院 122 1368 20.0 30.0
3 王志晓 西安理工大学计算机科学与工程学院 21 245 8.0 15.0
4 高瞻 西安理工大学计算机科学与工程学院 1 11 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
智能交通系统
交通流量预测
指数平滑法
马尔可夫链
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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