基于加权组合模型的短时交通流预测研究

为了改善城市路网中短时交通流预测效果,提高预测精度,设计了一种基于改进的K近邻非参数回归和小波神经网络加权组合的短时交通流预测方法.针对K近邻非参数回归预测方法搜索量大、相似性差等问题,采用基于交叉口相关系数加权的欧氏距离选择K近邻值.小波变换与神经网络有机结合形成的前馈型网络,对非平稳的输入信号能够呈现出良好的时频特性和变焦能力,对短时交通流预测效果有着明显的提升.通过算例分析,说明所设计的预测方法能够获得比较精确的短时交通流预测结果.     

相空间重构和SVR联合优化的短时交通流预测

短时交通流预测首先重构相空间,然后采用时间序列模型预测交通流量,而支持向量回归机（SVR）是比较好的时间序列预测模型。但短时交通流相空间重构的嵌入维数与延迟时间与支持向量回归机的参数确定往往是分别独立地求解,难以达到两组参数值的同时最优,影响预测的准确性。为了提高短时交通流的预测准确性,提出一种利用粒子群算法联合优化相空间重构和支持向量回归机的预测模型,并用于实际短时交通流数据的预测。该模型的相空间重构和支持向量回归机（SVR）的参数联合一起优化,利用粒子群算法同时优化其两组参数的组合值。采用短时交通流数据仿真,结果表明联合一起优化所得参数的预测器提高了简单模型预测的效果。     

基于浮动车数据非参数回归短时交通速度预测

非参数回归算法是近年来提出的一种较新型的短时交通流预测算法,为了提高预测精度,提出了基于误差反馈的预测方法.加入误差反馈机制,针对状态向量中的权值进行实时的反馈修改,得到了较满意的结果.采用成都市浮动车系统中的出租车浮动车数据对红星路二段的速度进行了预测,预测结果表明,该算法的预测精度优于无反馈的非参数回归和BP神经网络.     

短时交通流预测模型的网络结构估计

针对神经网络预测模型在预测短时交通流时输入变量选取与隐含神经元数目确立上的不足,提出了一种数据驱动的快速网络结构估计算法.根据交通流的混沌特性,引入相空间重构的思想合理地选择模型的输入变量;再结合快速单调指数估计法迅速计算重构向量的单调指数,并将其值作为隐层神经元个数,继而确立整个预测模型的网络结构.实验结果表明,该算法能有效地估计模型的网络结构以满足短时交通流预测的需要.     

一种平稳化短时交通流预测方法

支持向量机回归模型是以预测噪声具有对称性概率分布为假设条件,而实际的短时交通流数据序列具有非平稳特征,这就使得在采用支持向量机回归模型进行短时交通流预测时,难以保证预测噪声的对称性概率分布,从而会影响到预测精度.针对上述问题,在证明支持向量机回归模型对平稳时间序列的预测噪声具有对称性概率分布的基础上,分别针对平稳化和未平稳化的短时交通流观测序列进行了仿真预测,并对预测结果进行了比对分析.分析结果表明,采用平稳化短时交通流预测方法可将预测的均方根误差降低约21.6％,绝对值误差降低约21.3％,相对误差降低约17.3％,仿真结果验证了所提方法的有效性.     

组合预测模型在短时交通流预测中的应用研究

根据智能交通诱导和信号控制的需要,短时交通流预测应具备实时性、准确性和可靠性,应用单项预测模型已不能满足当前交通流预测的要求,借此提出了以时间序列法、非参数回归法和RBF神经网络预测法为基础的定权系数和变权系数组合模型进行短时交通流预测,实例应用表明组合预测模型较单项预测方法预测精度有显著的提高。     

一种基于MapReduce的短时交通流预测方法

非参数回归方法是短时交通流预测常用的方法,但现有非参数回归方法存在预测速度与精度之间的矛盾.为此,提出一种适用于海量历史数据、基于MapReduce与遗传算法的非参数回归短时交通流预测方法.通过引入MapReduce并行计算框架,加快K最近邻算法的搜索速度.在数据预处理阶段利用遗传算法优化关键参数的设置,并采用MapReduce加速参数优化过程,以解决遗传算法迭代运算时间长的问题.实验结果表明,该方法在保证交通流预测精度的前提下,明显提高了预测速度,并且具有较好的可伸缩性.     

基于遗传算法优化和KD树的交通流非参数回归预测方法

非参数回归预测方法在交通流短时预测中得到了广泛应用.针对提高搜索速度和关键参数的优化设置两个问题,提出使用KD树作为模式库的存储结构,能够有效提高搜索速度,并且能够在实际运行中不断将新发现的交通流模式实时地加入模式库.提出使用遗传算法对非参数回归中的重要参数进行优化,实验表明能够得到相对较优的参数设置.所得研究结果为实时的交通流短时预测系统提供了一种较好的预测方法.     

非参数回归算法在短时交通流预测中的应用

由于城市道路交通系统中的交通流演变存在随机性和复杂性,且实时交通状态判别本身具有不确定性,故实时、准确的短时交通流预测是交通控制与诱导的一个关键因素。利用非参数回归对短时交通流进行预测是一种较好的预测方法,它能够很好地体现交通流的非线性、时变性和不确定性。为进一步提高预测的准确性,对K近邻的非参数回归方法进行了改进。结果表明,改进模型预报准确率更高,稳定性更好。     

组合粗糙集和支持向量回归的船舶交通流预测

影响交通流变化的因素众多,为改进传统的船舶交通流预测精度不高,一种结合粗糙集和支持向量回归智能算法的交通流预测模型提出,通过ROSETTA软件进行属性约简预处理,筛选出影响交通流变化的关键影响因素,剔除冗余信息。筛选结果显示外轮进出艘次、对外贸易总额、港口GDP、集装箱标准箱、港口货物吞吐量为输入变量,运用Libsvm软件构建基于遗传算法参数寻优的支持向量回归模型预测2008年和2009年的交通流。算例结果表明,与BP神经网络和SVM模型相比,组合预测模型是有效和实用的预测工具。