基于小波分析与隐马尔科夫模型的短时交通流预测

• 作者: 张宝文 王川
• 来源期刊: 交通节能与环保
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通系统 短时交通流预测 小波分析 隐马尔科夫模型
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 道路交通
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: U491.1
• 字数: 5001字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6478.2018.01.013

摘要

鉴于当前的城市交通拥挤不堪的现状,以及现阶段道路交通流预测时间消耗过长的弊端,将小波分析引入到城市短时交通流预测过程中,结合隐马尔科夫训练,提出一种基于小波分析的隐马尔科夫训练交通流预测模型.文章以新乡市交通局公交汽车数据和出租汽车数据作为数据来源,应用小波分析和隐马尔科夫相结合的预测模型进行预测,随后将预测结果同传统的隐马尔科夫模型所预测的结果进行对比分析.实验表明,本模型预测结果精确,与真实数据更为贴近,同时有效的降低了交通流预测的时间损耗,在短时交通流预测方面更加具有优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王川	河南师范大学计算机与信息工程学院	20	76	6.0	7.0
2	张宝文	河南师范大学计算机与信息工程学院	2	8	1.0	2.0