基于时空相关性和遗传小波神经网络的路网短时交通流预测

• 作者: 李玉莲 舒芹 陆百川
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 短时交通流预测 时空相关性 交通流数据 空间邻接矩阵 遗传小波神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 车辆工程
• 页码范围: 25-34
• 页数: 10页
• 分类号: U491.1+4
• 字数: 6024字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.05.004

摘要

根据城市路段交通流在时间维度的变化规律和在空间维度的分布特征,以及智能算法对交通流数据的较强适应性和降噪能力,提出了基于时空相关性和遗传小波神经网络(GA-WN N)的路网短时交通流预测.首先,分析了路网交通流的时空特性和数据特征,建立了适用于交通路网的空间邻接矩阵;其次,以时空相关性函数量化不同时间延迟下路段与周边相邻路段交通状态之间的影响程度,并将其作为交通流预测模型输入变量的判断指标,结合遗传算法的全局搜索及小波神经网络的自适应学习优点构建了交通流预测模型;最后,通过实例验证表明,基于GA-WN N的交通流预测方法比其他方法更有优势,对比单一时间序列和空间序列预测方法,考虑了交通流时空相关性的预测方法能提高短时交通流预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆百川	重庆交通大学交通运输学院	57	523	12.0	20.0
5	舒芹	重庆交通大学交通运输学院	8	6	1.0	2.0
6	李玉莲	重庆交通大学交通运输学院	2	0	0.0	0.0