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文檔簡介
1、短時交通流預(yù)測是實現(xiàn)有效交通控制與管理的保障,一直是智能交通系統(tǒng)研究中的關(guān)鍵技術(shù)問題之一,而正確地認識和把握短時交通流所具有的特性及其動態(tài)演變規(guī)律,是制定合理預(yù)測策略的前提,但目前還缺乏將交通流動態(tài)特性與短時交通預(yù)測相結(jié)合的研究與應(yīng)用。
迄今,已有多種方法模型與技術(shù)被開發(fā)應(yīng)用于短時交通流的預(yù)測,單一的預(yù)測模型都有各自的優(yōu)缺點和適用條件,因此綜合考慮各單一預(yù)測模型的特點,將不同的單一預(yù)測模型通過合理的機制組合起來,可獲得更好
2、的預(yù)測效果。本論文認為:在利用組合模型進行短時交通流預(yù)測時,必須結(jié)合交通流的動態(tài)演變規(guī)律,根據(jù)實時交通流的時序特性,動態(tài)地確定組合模型中的各個權(quán)重。
為此,本文首先引入重現(xiàn)圖和重現(xiàn)定量分析法,在介紹交通流時序重現(xiàn)量化分析流程和各具體參數(shù)設(shè)置的基礎(chǔ)上,利用重現(xiàn)定量分析技術(shù)定量分析出不同時段和不同統(tǒng)計時間間隔交通流時序特性,并將其中的重現(xiàn)熵參數(shù)作為衡量交通流復(fù)雜性程度的評價指標。接著,結(jié)合交通流時序重現(xiàn)熵,通過“0-1組合”和
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