公路交通流預測中“機理+辨識”策略的若干基本問題.pdf

1、實時準確的交通流量預測是實現(xiàn)智能交通控制和誘導的前提與關鍵，也是智能化交通管理的客觀需要。目前的研究中，許多方法只是把序列數(shù)據(jù)當成一堆“純粹”的數(shù)據(jù)，把預測當成一種“從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)”的純數(shù)學過程，但進一步提高預測準確率的主要途徑卻是從預測策略方面的研究。 作為對“組合預測”策略的細化和深化，“機理+辨識”預測策略比較全面地考慮了復雜系統(tǒng)的結構知識和行為經驗知識，本文研究其應用在短時交通流預測中的幾個基本問題。 研究內容和結

2、果如下： (1)將“機理+辨識”預測策略應用到短時交通流預測中，討論了“機理+辨識”預測策略的基本結構。證明了實非線性動力系統(tǒng)的差分系統(tǒng)的Lyapunov指數(shù)保持不變。 (2)從統(tǒng)計學角度探討了時間序列長度對預測準確率的影響，并分別用ANN，AR方法對國內某快速路一天的交通流量實測數(shù)據(jù)進行數(shù)值實驗。理論和實驗表明：隨著序列長度增加，預測準確率的提高等價于正態(tài)分布樣本標準差估計的置信區(qū)間隨樣本容量的變化，它按照卡方分布方式