基于混沌理论的短期交通流量多步预测

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于混沌理论的短期交通流量多步预测

贾显超, 陈旭梅, 弓晋丽, 张溪, 郭淑霞

文章导航 > 交通信息与安全 > 2013 > 31(6): 27-32

贾显超, 陈旭梅, 弓晋丽, 张溪, 郭淑霞. 基于混沌理论的短期交通流量多步预测[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(6): 27-32. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.06.006

引用本文:

贾显超, 陈旭梅, 弓晋丽, 张溪, 郭淑霞. 基于混沌理论的短期交通流量多步预测[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(6): 27-32. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.06.006

JIA Xianchao, CHEN Xumei, GONG Jinli, Zhang Xi, GUO Shuxia. Multi-step Short-term Traffic Flow Prediction Based on Chaotic Theory[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(6): 27-32. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.06.006

Citation:

JIA Xianchao, CHEN Xumei, GONG Jinli, Zhang Xi, GUO Shuxia. Multi-step Short-term Traffic Flow Prediction Based on Chaotic Theory[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(6): 27-32. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.06.006

贾显超, 陈旭梅, 弓晋丽, 张溪, 郭淑霞. 基于混沌理论的短期交通流量多步预测[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(6): 27-32. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.06.006

引用本文:

贾显超, 陈旭梅, 弓晋丽, 张溪, 郭淑霞. 基于混沌理论的短期交通流量多步预测[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(6): 27-32. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.06.006

JIA Xianchao, CHEN Xumei, GONG Jinli, Zhang Xi, GUO Shuxia. Multi-step Short-term Traffic Flow Prediction Based on Chaotic Theory[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(6): 27-32. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.06.006

Citation:

JIA Xianchao, CHEN Xumei, GONG Jinli, Zhang Xi, GUO Shuxia. Multi-step Short-term Traffic Flow Prediction Based on Chaotic Theory[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(6): 27-32. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.06.006

基于混沌理论的短期交通流量多步预测

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.06.006

北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室北京100044
北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室北京100044
长沙理工大学交通运输工程学院长沙410015
北京交通发展研究中心北京100073
北京市市政工程设计研究总院交通研究中心北京100082

基金项目:

新世纪优秀人才支持计划项目

国家自然科学基金项目

国家重点基础研究发展计划项目

中图分类号: U491.1+12
计量
- 文章访问数: 568
- HTML全文浏览量: 103
- PDF下载量: 0
- 被引次数: 0
出版历程
- 刊出日期: 2013-12-28

Multi-step Short-term Traffic Flow Prediction Based on Chaotic Theory

摘要: 短期交通流量预测是智能交通系统的核心研究内容之一.针对城市交通流具有的混沌特性,提出1种具有较高精度的短期交通流量多步预测方法,以支持交通控制和交通流诱导.利用最大Lyapunov指数方法判别交通流量时间序列的混沌特性,对交通流量时间序列进行相空间重构,并在此基础上结合加权一阶局域方法设计了基于混沌理论的交通流量多步预测算法.将此方法运用于实际道路交通流量的多步预测,比较多步预测值与实际流量值,其平均绝对百分比误差为3.33%,平均绝对误差为9.05/[pcu· (5min)-1],均方根误差为10.36/[pcu·(5 min)-1].应用结果表明,该预测方法具有较高的精度.
- 交通流量 /
- 混沌理论 /
- 相空间重构 /
- 加权一阶局域方法 /
- 多步预测
- traffic flow /
- chaotic theory /
- phase space reconstruction /
- adding-weight one-rank local-region method /
- multi-step prediction

参考文献(0)

资源附件(0)

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 568
HTML全文浏览量: 103
PDF下载量: 0
被引次数: 0

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

版权所有《交通信息与安全》编辑部鄂ICP备05003336号-2

通信地址：湖北省武汉市武昌区和平大道1178号，武汉理工大学余家头校区 (430063)

联系电话：027-86580355电子邮箱：jtjsj@vip.163.com

本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发