基于时空关联和BP_Adaboost的短时交通参数预测

发布时间：2017-10-08 13:38

  本文关键词：基于时空关联和BP_Adaboost的短时交通参数预测

  更多相关文章： 交通工程 交通参数 主成分分析 Adaboost算法 BP神经网络 短时预测 时空关联性

【摘要】：为提高预测精度和降低计算复杂度,提出了一种基于时空关联和BP_Adaboost的短时交通参数预测方法。首先,通过分析交通参数之间的时间关联性和空间关联性,得到对预测值产生影响的因素。然后,采用主成分分析法对影响因素进行预处理,选取了主成分作为后续预测模型的输入。最后,采用Adaboost算法对BP神经网络进行优化,构建了BP_Adaboost预测模型,以改善传统BP神经网络的预测性能。利用南京市典型道路数据对该方法进行了性能评价。结果表明:该方法不仅可以在一定程度上提高预测精度,更重要的是能够大大提高预测结果的稳定性。由此可见,该方法可以作为短时交通参数预测的有效手段。
【作者单位】： 江苏省交通规划设计院股份有限公司;交通运输部智能交通技术和设备行业研发中心;
【关键词】： 交通工程 交通参数 主成分分析 Adaboost算法 BP神经网络 短时预测 时空关联性
【基金】：国家科技支撑计划项目(2014BAG01B02) 江苏省交通科学研究计划项目(2012X07-1) 江苏省交通规划设计院博士后基金项目(KY2013022)
【分类号】：U491.14
【正文快照】： 0引言先进的交通控制系统、路径诱导系统和出行者信息系统是交通运营和管理的重要组成部分,而实时准确的短时交通参数预测是实现交通控制、诱导和提供实时交通信息服务的前提和关键[1]。目前,国内外关于短时交通参数预测的研究成果较多,传统的预测方法大多是基于交通参数的时

【参考文献】

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本文编号：994335