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考虑大型车因素的支持向量机短时 交通状态预测模型研究
考虑大型车因素的支持向量机短时 交通状态预测模型研究
作者:
刘拥华
孙静怡
牟若瑾
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
交通工程
短时交通状态预测
支持向量机
高速公路
灰色关联度
摘要:
高速公路是运输效率高、 通行能力大、 具备全控制条件的道路,及时发现异常交通状态并采取相应的管制措施是保持良好通行能力的基础.交通状态的短时预测技术能够在实时交通状态数据的基础上对交通状态发展趋势进行预测,为高速公路主线运行管理及匝道交通控制提供决策依据.本研究首先应用灰色关联度理论,分析了道路车型组成比例对交通状态的影响,发现车流中的大型车比例与车流平均速度存在较强的关联性,而且在纵断面线形较为复杂的山区高速公路,车流中大型车比例对车流速度的影响更为显著;然后建立了引入大型车辆比例影响因素的基于支持向量机(SVM)模型的高速公路短时交通状态预测模型,最后通过实测数据及对比试验验证了模型的可行性与准确性.结果表明:本研究设计的支持向量机预测模型具有较为准确的预测效果,均方误差为0.02419,决定系数为0.58;与未引入大型车辆比例的预测方案相比,均方误差减少0.22,决定系数增大0.27;与传统的BP神经网络模型相比,支持向量机短时交通状态预测模型预测结果震荡幅度小,所需训练样本量少,具有良好的预测精度,综合性能较好;通过时间序列分析得到,以前6,7个时间点作为输入的预测方案效果较为准确,若时间选取过多,将对模型产生干扰,预测效果反而不好.
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相关文献总数
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文献信息
篇名
考虑大型车因素的支持向量机短时 交通状态预测模型研究
来源期刊
公路交通科技
学科
交通运输
关键词
交通工程
短时交通状态预测
支持向量机
高速公路
灰色关联度
年,卷(期)
2018,(10)
所属期刊栏目
智能运输系统与交通工程
研究方向
页码范围
126-132
页数
7页
分类号
U491.1+4
字数
4640字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1002-0268.2018.10.017
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
孙静怡
昆明理工大学交通工程学院
23
268
9.0
16.0
2
刘拥华
昆明理工大学交通工程学院
12
91
6.0
9.0
3
牟若瑾
昆明理工大学交通工程学院
1
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引证文献(2)
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研究主题发展历程
节点文献
交通工程
短时交通状态预测
支持向量机
高速公路
灰色关联度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
公路交通科技
主办单位:
交通运输部公路科学研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-0268
CN:
11-2279/U
开本:
大16开
出版地:
北京市西土城路8号
邮发代号:
2-480
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
6909
总下载数(次)
12
总被引数(次)
107459
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