城市交通流短時預測模型研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟水平的提高，家庭負擔的減少，私家車的購買量日益激增，交通擁堵是困擾著中國乃至當今國際的一大交通難題，如何緩解交通的壓力成為我國亟待解決的問題。獲得實時而又準確的交通流量是進行交通誘導和控制的基礎(chǔ)，更是解決各種交通問題的關(guān)鍵所在。
　　首先本文在對短時交通流預測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行分析的基礎(chǔ)上，對城市交通流的特性進行了分析，總結(jié)了現(xiàn)有的預測方法，提出了基于相空間重構(gòu)的卡爾曼濾波交通流預測仿真模型。為得到隱藏在短時交通流一維時

2、間序列中的特性，對一維的時間序列進行重構(gòu)，利用C-C算法來確定空間重構(gòu)的延遲時間和嵌入維數(shù)，利用相空間重構(gòu)得到的相點來描述由狀態(tài)向量構(gòu)成相點的狀態(tài)空間，再結(jié)合卡爾曼濾波理論對實測數(shù)據(jù)進行下一時刻的預測并校正相點的未來的發(fā)展規(guī)律，在這兩種理論的基礎(chǔ)上建立短時交通流的預測模型，最后根據(jù)某路段的實際交通情況進行仿真驗證。
　　其次，對支持向量機SVM理論進行細致的研究分析，并針對本文的預測對象確定核函數(shù)的種類，針對方法的不足在數(shù)據(jù)訓練之

3、前引入小波去噪理論，根據(jù)幾種小波的特點，選用加入折中因子的閾值去噪法對數(shù)據(jù)進行去噪，同時為了提高預測的準確性通過蟻群優(yōu)化的算法對模型的參數(shù)進行優(yōu)化，構(gòu)建了基于參數(shù)優(yōu)化的SVM的預測模型，并結(jié)合實際的交通流量進行仿真分析，驗證了基于該算法的可用性和實用性。
　　最后為了對比分析，分別將構(gòu)建的相空間重構(gòu)的卡爾曼濾波交通流預測仿真模型和基于參數(shù)優(yōu)化的SVM短時交通流預測模型進行實驗仿真，并利用文中提出的指標信息對兩組數(shù)據(jù)的預測結(jié)果進行綜