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摘要:
为了提高城市交通流的预测精度,克服单一预测模型不能很好反映交通流本质特征的缺点,在交通流混沌特性的基础上,提出将卡尔曼滤波理论与相空间重构原理相耦合的方法,建立基于相空间重构的卡尔曼滤波交通流预测模型。此模型以相空间重构的相点作为状态向量构成相点的状态空间描述,运用卡尔曼滤波理论实时预测并校正相点的未来演化规律,并根据焦作市某路段的交通流数据进行实例仿真。通过相关性能指标对比分析,结果表明,基于相空间重构的卡尔曼滤波预测模型各项指标明显优于未改进的单一模型,使预测精度提高了16.75%。
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 相空间重构的卡尔曼滤波交通流预测研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 混沌特性 卡尔曼滤波 相空间重构 短时交通流 预测模型
年,卷(期) 2016,(14) 所属期刊栏目 理论与研发
研究方向 页码范围 37-41
页数 5页 分类号 TP391.9
字数 4175字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1408-0163
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 钱伟 河南理工大学电气工程与自动化学院 35 206 9.0 13.0
2 杨慧慧 河南理工大学电气工程与自动化学院 5 56 3.0 5.0
3 孙玉娟 河南理工大学电气工程与自动化学院 2 36 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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混沌特性
卡尔曼滤波
相空间重构
短时交通流
预测模型
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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