短時交通流量預測算法研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟的發(fā)展和城市化進程的加快，城市人口的增長、機動車擁有量的增加、城市形態(tài)的變化以及社會活動規(guī)模的增加都給大、中城市的交通及其管理系統(tǒng)增加了越來越重的負荷，交通需求與供給之間的矛盾也變得越來越突出。在這種背景下，綜合運用各種技術手段特別是信息技術的交通信息服務可以極大提高交通基礎設施和運輸裝備的利用率，對交通運輸事業(yè)的發(fā)展具有十分重要的意義。
　　路況預測主要研究交通流量預測問題，交通流量預測在智能交通系統(tǒng)中一直是一個熱點研究

2、領域，是交通控制與誘導系統(tǒng)中的關鍵問題，也是智能交通系統(tǒng)的重要功能之一。交通流量預測分為短時預測和長時預測，短時交通流量預測一般是指預測時間小于等于15分鐘的預測，長時交通流量預測一般是指預測時間在一周左右的預測。短時交通流量預測比長時預測受隨機干擾因素影響更大，不確定性更強，規(guī)律性更不明顯。
　　在總結已有多種預測模型的基礎上，作者充分考慮了交通本身所存在的非線性性、復雜性和不確定性，使用基于支持向量機的短時交通流量預測模型——