基于二型模糊集合理论的交通流长时预测方法研究

发布时间：2017-05-20 02:13

  本文关键词：基于二型模糊集合理论的交通流长时预测方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着交通流数据检测技术和数据存储技术的迅猛发展,如何有效地处理海量交通流数据成为广大学者研究的热点和难点。在交通流数据处理领域中,交通流长时预测对交通管理和规划有着重要的研究意义。本文引入二型模糊集合方法,利用该方法对不确定性和随机性数据突出的处理能力、容错能力,对城市道路交通流实测数据进行处理,并完成交通流长时预测,为交通管理和规划奠定良好的数据基础。本文的研究工作主要有以下几个方面：首先,提出了一个基于区间二型模糊集合的交通流长时预测框架及其实现方法,用于预测未来一天的交通流数据。该框架分为三个模块：交通流数据预处理模块、二型模糊化模块和交通流数据长时预测模块。其次,结合二型模糊集区间输入数据需要,创新性地引入置信区间概念,应用中心极限定理,实现了区间二型模糊集合在交通流数据处理领域中的应用。第中心极限定理将交通流由点数据转换成置信区间,在满足区间二型模糊集输入数据的前提下,有效提取了交通流数据特征。第二,由于区间二型模糊集合理论具有处理不确定性和随机性时间序列数据的能力,本文构建了基于区间算法的交通流预测框架,对不确定的交通流数据进行了确定的描述。第三,该框架应用了中心极限定理和区间算法的合理性判别、并运算等方法,具有很好的容错能力,无需清洗原始数据。最后,基于交通流实测数据的仿真实验说明实现方法的可行性和有效性,其预测误差随着时间的推移稳定在较低的水平。本文所用的交通流长时预测结果是由上限预测曲线和下限预测曲线包围形成的一个区域,其给出了交通流的可能变化范围,这是传统预测方法无法做到的。此外,本文讨论了长时预测框架中比例因子和滤波方法对结果的影响。
【关键词】：交通流预测 区间二型模糊集合 区间算法 中心极限定理 置信区间
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.14
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-14
• 1.1 研究背景11
• 1.2 课题研究意义11-12
• 1.3 研究内容和论文结构12-13
• 1.3.1 研究内容12-13
• 1.3.2 论文结构13
• 1.4 本章小结13-14
• 2 交通流预测问题研究综述14-21
• 2.1 引言14
• 2.2 基于模型的动态交通分配14-16
• 2.2.1 动态交通分配分类14-15
• 2.2.2 存在的问题15-16
• 2.3 基于数据的交通流预测16-20
• 2.3.1 短时预测16-19
• 2.3.2 长时预测19-20
• 2.4 本章小结20-21
• 3 二型模糊集合理论概述21-29
• 3.1 引言21
• 3.2 不同集合定义21-25
• 3.2.1 一型模糊集合21-22
• 3.2.2 区间值模糊集合22
• 3.2.3 二型模糊集合22-24
• 3.2.4 区间二型模糊集合24-25
• 3.3 区间二型模糊集合概念25-27
• 3.3.1 不确定轨迹25-26
• 3.3.2 二型模糊集合示例26-27
• 3.4 本章小结27-29
• 4 交通流长时预测框架的提出及其实现方法29-38
• 4.1 交通流长时预测框架简介29-30
• 4.2 交通流数据预处理模块30-33
• 4.2.1 滤波31
• 4.2.2 交通流数据的置信区间描述31-33
• 4.3 二型模糊化模块33-36
• 4.3.1 模糊化算法33-34
• 4.3.2 区间算法数据部分34-35
• 4.3.3 区间算法模糊集部分35-36
• 4.4 交通流数据预测模块36
• 4.5 预测框架误差分析方法36-37
• 4.6 本章小结37-38
• 5 交通流长时预测仿真实验38-47
• 5.1 预处理模块仿真实验38-40
• 5.2 二型模糊化模块仿真实验40-42
• 5.2.1 归十化40
• 5.2.2 区间算法数据部分40-41
• 5.2.3 区间算法模糊集部分41-42
• 5.3 预测模块仿真实验42-43
• 5.4 预测框架误差分析43-46
• 5.5 本章小结46-47
• 6 敏感参数分析47-60
• 6.1 引言47
• 6.2 比例因子取值研究47-51
• 6.2.1 比例因子对预测结果误差的影响48-49
• 6.2.2 比例因子与重心曲线的关系49-51
• 6.3 滤波方法研究51-58
• 6.3.1 滤波简介51-52
• 6.3.2 数字滤波器52
• 6.3.3 不同滤波方法对长时预测结果的影响52-58
• 6.4 本章小结58-60
• 7 结论60-62
• 参考文献62-66
• 图索引66-67
• FIGURE INDEX67-69
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果69-71
• 学位论文数据集71

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