基于周相似性的短时交通流预测方法研究

发布时间：2017-11-06 01:28

  本文关键词：基于周相似性的短时交通流预测方法研究

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【摘要】：根据交通流量具有周相似的特性,利用实地采集获取的交通流量数据,选取每周周一至周五的数据,构造时间序列。本文分别用了3种不同的方法(BP神经网络、Elman神经网络、RBF神经网络)来预测短时交通流量,并通过不同的评价指标对上述3种方法的预测效果进行了评价。实例分析表明,对于这种时间序列的预测,Elman神经网络预测效果优于其他2种方法,更适合于短时交通流预测。
【作者单位】： 武汉大学资源与环境科学学院;
【基金】：国家863计划(2013AA122301;2013AA122302) 国家自然科学基金(41171347) 空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室(深圳大学)开放基金
【分类号】：U491.14;TP183
【正文快照】： 交通控制与诱导系统是智能交通系统(intelligenttransportation system,ITS)研究的热门核心课题,准确地预测交通流量,可以为控制和疏导交通提供科学的支持,也可以为出行者在选择路径上提供一定的参考[1]。交通流预测就是采用各种方式采集与道路交通流相关的数据信息,再通过一

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本文编号：1146766