短时交通流复杂动力学特性分析及预测.pdf

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物理 学报 ActaPhys．Sin．Vo1．63，No．4 2014 040505 短时交通流复杂动力学特性分析及预测冰 张洪宾1 2 t 孙小端 贺玉龙 1 北京工业大学，交通工程北京市重点实验室，北京 100124 2 德州学院汽车工程学院，德州 253023 2013年7月29日收到；2013年 11月 13日收到修改稿 为揭示短时交通流的内在动态特性，利用非线性方法对交通流混沌特性进行识别，为短时交通流的预测 提供基础．基于混沌理论对交通流时间序列进行相空间重构，利用C．C算法计算时间延迟和嵌入维数，采用 Grassberger-Procaccia算法计算吸引子关联维数，通过改进小数据量法计算最大Lyapunov指数来判别交通 流时间序列的混沌特性．针对局域 自适应预测方法在交通流多步预测中预测器系数无法调节的问题，提出了 交通流多步 自适应预测方法．通过实测数据计算，结果表明：2，4和5min三种统计尺度的交通流时间序列均 具有混沌特性；改进的小数据量法能够准确地计算出最大Lyapunov指数；构建的交通流多步 自适应预测模型 能够有效地预测交通流量的变化．为智能交通系统诱导和控制提供了依据． 关键词：交通流量，混沌，最大Lyapunov指数，多步 自适应预测 PACS：05．45．Tp，05．45．―a，01．75．+m DOI：10．7498／aps．63．040505 结构建立动力学方程，通常采用时间序列分析的 1 引 言 方法来研究，通过计算该序列的最大Lyapunov指 数来判定是否具有混沌特性．目前计算最大Lya― 实时准确的短时交通流预测是实现智能交通 punov指数的方法有主要有：Wolf法 Jocobian 诱导和控制的重要前提与关键．短时交通流是指观 方法1]、P范数算法1]、奇异值分解法 10]、小数据量 测尺度不超过 15min的交通流，从交通流实时管理 计算法 [】、基于小波变换的最大Lyapu

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