短时交通流组合模型预测

发布时间：2018-01-18 10:02

  本文关键词：短时交通流组合模型预测　出处：《南京理工大学学报》2014年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对城市道路流量的非线性和不确定性特点,为避免单一模型预测准确率不高的缺陷,该文提出了一种短时交通流组合模型。该模型包含卡尔曼滤波模型和径向基函数神经网络模型2个子模型,较好地解决了神经网络不能反映大流量下的稳态性问题,以及卡尔曼滤波在流量不稳定时预测准确率不高的问题。在组合模型中引入惯性因子,确保了模型的稳定性。仿真结果表明该方法是可行有效的。
[Abstract]:In view of the nonlinear and uncertain characteristics of urban road flow, in order to avoid the single model prediction accuracy is not high defects. In this paper, a short-time traffic flow combination model is proposed, which consists of two sub-models: Kalman filter model and radial basis function neural network model. It solves the problem that neural network can not reflect the steady state of large flow, and Kalman filter is not accurate when the flow is unstable. The inertial factor is introduced into the combination model. The stability of the model is ensured. The simulation results show that the method is feasible and effective.
【作者单位】： 浙江工业大学计算机科学与技术学院;浙江大学工业控制国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61174174) 中央高校基本科研业务专项资金(2013XZZX008-1) 浙江省交通运输厅科研计划项目(2014T08)
【分类号】：U491.112
【正文快照】： 随着城市交通流的不断增大,智能交通系统应运而生,交通控制和交通诱导是智能交通系统的重要领域,而交通流预测是实现交通控制和交通诱导的关键[1]。交通流可分为连续流和间断流[2],间断交通流中存在引起交通流周期性间断的固定元素,这些元素包括交通信号、停车标志和其他管制

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1440449