基于馬爾可夫鏈組合模型的交通流量長時預測.pdf

1、交通流量長時預測在城市道路規(guī)劃和交通政策制定中具有十分重要的作用。但交通流量受到氣候、經(jīng)濟、出行等多種因素的影響，其變化是一個隨機非平穩(wěn)的過程，表現(xiàn)出隨機性、波動性以及非嚴格的周期性。這導致了交通流量長時預測的難度較大。本文在分析了城市道路交通流量的變化特性之后，引入了馬爾可夫鏈方法，并以馬爾可夫鏈為基礎構建了多種組合模型來進行交通流量的長時預測。本文的主要研究工作如下:
　　首先，本文通過對實際的交通流量數(shù)據(jù)的分析，總結了交通流

2、量的三大特點:隨機性、波動性以及非嚴格的周期性。其中，隨機性是引入馬爾可夫鏈進行交通流量預測的前提，波動性則為引入?yún)^(qū)間預測的思想提供了契機，而非嚴格的周期性為長時交通流量的預測提供了可能。接著，由于真實的交通流量數(shù)據(jù)存在丟失數(shù)據(jù)以及噪聲數(shù)據(jù)，本文則介紹并使用了相應的數(shù)據(jù)補償算法以及濾波算法對其進行處理。
　　其次，本文構建了三種基于馬爾可夫鏈的交通流量組合預測模型:均值馬爾可夫鏈，聚類馬爾可夫鏈以及聚類加權馬爾可夫鏈。其中，基于均

3、值馬爾可夫鏈的組合預測模型通過均值法來構建交通流量的狀態(tài)，依據(jù)交通流量數(shù)據(jù)的狀態(tài)轉移規(guī)律實現(xiàn)了對未來24小時交通流量的預測，并預測出一條交通流量變化曲線。但考慮到交通流量具有一定的波動性，本文提出了區(qū)間預測的思想，利用聚類算法重構交通流量的狀態(tài)，并通過聚類馬爾可夫鏈組合模型預測出了一個由一條上曲線和一條下曲線包圍而成的區(qū)域，該區(qū)域很好地反映了交通流量可能的波動范圍。而為改進由聚類馬爾可夫鏈預測得到的區(qū)域波動范圍過大的問題，本文又引入加權