基于组合模型的短时交通流量预测算法

发布时间：2017-11-20 19:10

  本文关键词：基于组合模型的短时交通流量预测算法

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【摘要】：交通流量预测是实现智能交通技术的核心问题,及时准确地预测道路交通流量是实现动态交通管理的前提,短时交通流量的预测是交通流量预测的重要组成部分。该文针对十字路口的短时交通流量预测问题设计了基于交通流量序列分割和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)组合模型的交通流量预测算法(Traffic Flow Prediction Based on Combined Model,TFPBCM)。该算法首先采用K-means对交通流量数据在时间上进行序列分割,然后采用ELM对各个序列进行建模和预测。仿真实验证明,与单一的BP(Back Propagation)神经网络和ELM相比,该组合模型算法建模时间为BP的1/10,ELM建模时间的4倍,均方误差为BP的1/50,ELM的1/20,该组合模型算法决定系数R2更接近于1,模型可信度更高。
【作者单位】： 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金创新研究群体科学基金(61121061);国家自然科学基金(61302078;61372108) 北京高等学校青年英才计划项目(YETP0476)~~
【分类号】：U491.14
【正文快照】： 1引言随着国内城市的高速发展,交通拥堵,交通效率低下造成了交通事故的频发,这已成为各个城市发展面临的共同问题[1]。及时做好交通流量预测对各个主干道路进行调整成为了解决城市交通拥堵问题Teacher Project(YETP0476)的重要途径之一。交通流量预测能有效缓解交通拥堵,降低

【参考文献】

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本文编号：1208195