基于相空间重构和RELM的短时交通流量预测

发布时间：2017-06-08 09:13

  本文关键词：基于相空间重构和RELM的短时交通流量预测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了提高短时交通流量预测的精度,构建了基于相空间重构和正则化极端学习机的短时交通流量预测模型.首先采用C-C算法求解交通流量时间序列的最佳时间延迟和嵌入维数,进行相空间重构;然后选用G-P算法计算序列关联维数,判断出短时交通流量序列具有混沌特性.在此基础上,将重构数据作为正则化极端学习机的输入和输出来训练模型,并采用网格搜索法优化模型参数.最后以实测数据为基础,对模型的预测效果进行对比分析.结果表明,新构建模型的预测效果良好,能够有效提高短时交通流量预测精度.
【作者单位】： 吉林大学交通学院;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室;吉林大学吉林省道路交通重点实验室;
【关键词】： 交通工程 短时交通预测 相空间方法 极端学习机
【基金】：国家科技支撑计划项目(2014BAG03B03) 国家自然科学基金资助项目(51308249,51308248,51408257) 山东省省管企业科技创新项目(20122150251-5)~~
【分类号】：U491.14
【正文快照】： Foundation items:Supported by the National Key Technology Reserch and Development Program the Ministry of Science and Tech-nology of China(2014BAG03B03)and the National Natural Science Foundation of China(51308249,51308248,51408257)实时准确的交通流量预测

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本文编号：432061