短时交通流组合模型预测

• 作者: 朱芸 沈国江 胡越 钱晓杰
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 间断流 短时交通流预测 卡尔曼滤波模型 径向基函数神经网络 惯性因子
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 246-251
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 2944字
• 语种: 中文

摘要

针对城市道路流量的非线性和不确定性特点，为避免单一模型预测准确率不高的缺陷，该文提出了一种短时交通流组合模型。该模型包含卡尔曼滤波模型和径向基函数神经网络模型2个子模型，较好地解决了神经网络不能反映大流量下的稳态性问题，以及卡尔曼滤波在流量不稳定时预测准确率不高的问题。在组合模型中引入惯性因子，确保了模型的稳定性。仿真结果表明该方法是可行有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱芸	浙江大学工业控制国家重点实验室	3	55	3.0	3.0
2	钱晓杰	浙江大学工业控制国家重点实验室	5	76	4.0	5.0
3	沈国江	浙江工业大学计算机科学与技术学院	13	76	4.0	8.0
4	胡越	浙江大学工业控制国家重点实验室	1	27	1.0	1.0