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摘要:
针对短时交通流量预测在精度和收敛速度方面的不足,将二进制序列索引和灰色马尔科夫波动性预测模型相结合,用于短时交通流量预测.通过二进制序列索引,将传统灰色马尔科夫模型中的直接流量数据变为间接流量数据,以减少后期数据处理中误差导致的蝴蝶效应;同时通过波动性数据处理方法的逆方法将预测值还原到索引序列,使灰色马尔科夫预测模型可用于波动性数据的预测,并自主调整预测精度和收敛速度.以松原市兴业大街松原大路交叉口某一进口道的短时交通流量过程为例,对模型进行检验,结果表明:将经过二进制序列索引后的间接交通流量数据运用于优化后的灰色马尔科夫模型后,短时交通流量预测值的相对误差由046缩小至0.07,大幅提升了预测数据的精度,说明模型具有良好的预测精度,可以满足短时交通流量预测的要求,具有较高的实用性.
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文献信息
篇名 基于二进制序列索引的灰色马尔科夫交通流量预测模型
来源期刊 天津师范大学学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 交通工程 交通流量预测 二进制序列 灰色马尔科夫模型
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 33-38,68
页数 7页 分类号 O211.62
字数 6007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 严凌 上海理工大学管理学院 59 354 8.0 17.0
2 尹素素 上海理工大学管理学院 1 3 1.0 1.0
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期刊影响力
天津师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-1114
12-1337/N
大16开
天津市西青区宾水西道393号
1981
chi
出版文献量(篇)
1830
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3
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7993
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