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城市交通路口短时流量预测模型研究

张金飞  
【摘要】:在智能交通控制和车辆诱导研究领域中,短时交通中的交通流量预测技术具有重大研究意义。短时交通流预测通常是指基于获取到的交通数据针对未来15mi n内的预测,这对在交通控制和诱导中提高实时性方面有很大作用。智能交通系统中比较关键的一点就是对交通流实时、动态和精准地预测,以提高城市交通管理和运行效率,这也是为什么短时交通预测会成为当前智能交通系统重要研究内容的原因。另外短时交通流量的预测时间跨度相对较短,交通数据的变化有时并没有太强的规律,各种干扰噪声对交通流预测会产生较大的影响,这些无疑导致了短时交通流预测的发展在当前具有很大的挑战性。论文首先分析了国内外对城市交通中短时交通流研究的主要模型方法,并分析了短时交通中的交通特点,在利用获得的交通数据基础上,希望找出交通流量数据中潜在的规律性。为此,在分析对比了多种回归预测方法的优缺点后使用了支持向量回归机的方法来进行预测研究;其次,针对支持向量回归机的方法中如何寻找最优参数的问题,论文使用了粒子群这种智能群体寻优算法来更新模型中的参数,并针对粒子群本身存在可能陷入局部最优解以及后期震荡问题进行了改进;同时考虑到使用改进的粒子群优化支持向量回归机来进行短时交通预测,在正常情况下确实可以得出很好的预测效果,但是交通中会经常发生一些突发事件,在发生这种情况下模型的效果就会大打折扣。基于此,利用路网中存在的关联性,提出了一种时空关联预测方法,并将其和改进的粒子群优化支持向量回归机融合,利用BP神经网络可以不断迭代修正两者之间权重值的特性,形成了一个可以自我学习的智能化短时交通流预测模型。


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