交通流混沌機(jī)理研究.pdf

1、用混沌理論來(lái)分析研究交通中存在的問(wèn)題，有助于人們把握交通系統(tǒng)的規(guī)律性，為解決交通流問(wèn)題開(kāi)辟了新的途徑。交通系統(tǒng)中存在著混沌現(xiàn)象，在混沌產(chǎn)生之初檢測(cè)出混沌，并對(duì)未來(lái)交通流發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行預(yù)測(cè)，以便采取具體的管控措施是本研究的出發(fā)點(diǎn)。 針對(duì)傳統(tǒng)交通流混沌判別方法要求樣本量大，無(wú)法滿足實(shí)時(shí)交通控制要求的弊端，在借鑒人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌快速實(shí)時(shí)判別方法的基礎(chǔ)上，提出基于最小二乘支持向量機(jī)混沌判別方法。就智能識(shí)別系統(tǒng)的組成、離線識(shí)別子系統(tǒng)中要用到

2、的Lyapunov 指數(shù)計(jì)算方法、在線識(shí)別子系統(tǒng)特征向量的提取進(jìn)行了論述。通過(guò)對(duì)產(chǎn)生混沌的初始條件和混沌之間對(duì)應(yīng)關(guān)系的分析，建立了以小波包分解得出的特征向量為輸入，以0-1 為輸出的最小二乘支持向量機(jī)交通流混沌判別模型。仿真實(shí)驗(yàn)表明了該智能方法的可行性，即在取得少量的交通流時(shí)間序列樣本的情況下可快速實(shí)時(shí)判斷出混沌，為實(shí)時(shí)交通流混沌控制提供了依據(jù)。 針對(duì)早期預(yù)測(cè)方法所存在的不能反映短時(shí)交通流過(guò)程的不確定性與非線性，無(wú)法克服隨機(jī)干擾

3、因素對(duì)交通流量影響這一問(wèn)題，綜合交通流系統(tǒng)相空間重構(gòu)思想與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌預(yù)測(cè)方法，提出基于最小二乘支持向量機(jī)的混沌預(yù)測(cè)方法。就相空間重構(gòu)參數(shù)的選取、交通流混沌預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了研究。建立了以前k 時(shí)刻經(jīng)過(guò)重構(gòu)之后的交通量時(shí)間序列為輸入，以k+1 時(shí)刻交通量為輸出的最小二乘支持向量機(jī)在線預(yù)測(cè)模型。仿真試驗(yàn)表明用最小二乘支持向量機(jī)回歸算法進(jìn)行交通流混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)，能夠取得較好的魯棒性和泛化能力。 對(duì)于高速公路混沌控制，在借鑒匝道控制中的