基于自回归模型与神经网络模型的车流量预测对比

发布时间：2017-09-17 20:57

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【摘要】：车流量建模是车联网(vehicular Ad Hoc network,VANET)路由、多媒体接入协议、无线算法设计的基础。准确的车流量模型将对智能交通系统(intelligent transportation system,ITS)实时调度和车联网的信息安全起到十分重要的作用。基于上海市的交通流量数据,利用自回归(auto regressive,AR)模型与神经(back-propagation,BP)网络模型对车流量实测数据进行了仿真对比,给出了相应的预测结果。研究发现,两个模型均能有效地对数据进行跟踪与预测,但对不同时段数据预测的准确性有所不同。研究结果将为未来智能交通应用、车联网的理论研究等提供有力依据。
【作者单位】： 中国科学院上海微系统与信息技术研究所;上海科技大学;上海无线通信研究中心;
【关键词】： 车联网 智能交通 自回归模型 神经网络模型 交通流量预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61471346) 上海市自然科学基金资助项目(No.14ZR1439700)~~
【分类号】：U495
【正文快照】： 汽车已成为人们出行的重要交通工具。《2014年国民经济和社会发展统计公报》统计数据显示,2014年末,全国民用汽车保有量达15 447万辆(包括三轮汽车和低速货车),较2013年末增长了12.4%,其中私人汽车保有量达12 584万辆,增长了15.5%;民用轿车保有量达8 307万辆,增长了16.6%,其中

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本文编号：871309