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文檔簡介
1、實時準(zhǔn)確的短時交通流量預(yù)測是交通誘導(dǎo)的基礎(chǔ),對于有效緩解交通擁堵,縮短出行時間,降低車輛能耗和環(huán)境污染,提高公路通行能力與服務(wù)水平具有重要的意義,也是當(dāng)前智能交通研究的重點。
非參數(shù)回歸算法是一種近年受到廣泛關(guān)注的短時交通流量預(yù)測方法,具有無參數(shù)、可移植、高精度的特點,但其預(yù)測效果在很大程度上取決于其狀態(tài)向量的合理選取,目前尚沒有比較系統(tǒng)的選取方法,且選取的狀態(tài)向量多是固定不變的,不能適應(yīng)實際的各種交通狀態(tài),影響了預(yù)測效果。<
2、br> 為此,本文重點針對非參數(shù)回歸短時交通流量預(yù)測算法的狀態(tài)向量選取問題,基于高速公路交通流量在空間上演變趨勢明顯的特點,提出利用行程時間進行狀態(tài)向量選取的方法,研究建立了適合高速公路短時流量預(yù)測的非參數(shù)回歸模型。主要研究內(nèi)容包括:
①基于多源數(shù)據(jù)的行程時間融合估計。分別建立了基于固定檢測器數(shù)據(jù)、基于浮動車數(shù)據(jù)及基于高速公路收費數(shù)據(jù)的行程時間估計,并分析了固定檢測器的布設(shè)間距,浮動車的數(shù)量,收費數(shù)據(jù)的有效記錄數(shù)量對各自估計
3、精度的影響。然后以此為依據(jù)建立了一種新的多源數(shù)據(jù)的行程時間融合估計方法,解決了單一數(shù)據(jù)在個別情況下估計行程時間失效的問題,并減少了行程時間的估計誤差,確保了狀態(tài)向量選取的準(zhǔn)確性。
?、诟咚俟范虝r流量預(yù)測的非參數(shù)回歸模型建立。針對原始歷史數(shù)據(jù)存在錯誤與不合理情況,采用基于車型折算系數(shù)的總車流量生成及基于自相關(guān)分析的丟失數(shù)據(jù)補償對其處理。利用行程時間進行狀態(tài)向量的選取,再利用已選取的狀態(tài)向量建立了相似機制的計算方法,然后結(jié)合最小
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