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基于模糊神经网络的短时交通流预测方法研究
基于模糊神经网络的短时交通流预测方法研究
作者:
程山英
原文服务方:
计算机测量与控制
模糊神经网络
短时交通流
预测方法
摘要:
为满足交通控制和诱导系统的实时性需求,减少交通拥挤状况,降低交通事故突发频率,需要对短时交通流进行预测;当前的短时交通流预测方法是采用K-近邻的非参数回归对其进行预测,预测过程中没有将预测模型中关键因素对交通流的影响进行详细的说明,导致预测结果不准确,存在短时交通流预测误差较大的问题;为此,提出一种基于模糊神经网络的短时交通流预测方法;该方法首先以历史短时交通流数据样本序列为基础,将提取的关联维数作为短时交通流的混沌特征量,然后以该特征量为依据,对短时交通流数据进行聚类,使相同的短时交通流聚合类样本比不同的交通流聚合类样本更为贴近,采用高斯过程回归对短时交通流预测模型进行建设,建设过程中利用差分方法对短时交通流预测序列进行平稳化操作之后,对短时交通流预测模型进行训练,将GPR模型引入至短时交通流预测过程中,得到交通流预测方差估计值,并确定交通流预测值置信区间,由此实现短时交通流的预测;由此实现短时交通流的预测;实验结果证明,所提方法可以准确地预测交通运输系统的实时状况,为车辆行驶的最佳路线进行了有效引导,减少了自然影响方面和人为因素对短时交通流预测结果的干扰,为交通部门对交通路况的控制管理提供了依据.
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文献信息
篇名
基于模糊神经网络的短时交通流预测方法研究
来源期刊
计算机测量与控制
学科
关键词
模糊神经网络
短时交通流
预测方法
年,卷(期)
2017,(8)
所属期刊栏目
设计与应用
研究方向
页码范围
155-158
页数
4页
分类号
U491
字数
语种
中文
DOI
10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.08.040
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
程山英
江西科技师范大学数学与计算机科学学院
9
24
3.0
4.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
版权信息
全文
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短时交通流
预测方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机测量与控制
主办单位:
中国计算机自动测量与控制技术协会
出版周期:
月刊
ISSN:
1671-4598
CN:
11-4762/TP
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区阜成路甲8号
邮发代号:
创刊时间:
1993-01-01
语种:
汉
出版文献量(篇)
0
总下载数(次)
0
总被引数(次)
0
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