基于小波分析的短时交通流非参数回归预测

短时交通流预测是交通诱导与控制的关键技术之一.传统的预测方法难以预测短时状况下具有较强不确定性的交通流.根据交通流信号在不同的时频域空间的不同特性,提出一种组合小波分析和非参数回归的短时交通流预测方法,并对其原理进行了详细分析和描述.首先对交通流时序信号进行多分辨率小波分解,然后对低频和高频分量分别进行单支重构.在此基础上,引入非参数回归对各频率部分分别进行预测,组合各频率空间的预测分量获取预测结果.实验结果验证了该方法的有效性和可行性.     

基于GA-Elman神经网络的交通流短时预测方法

以单断面的交通流量为研究对象,采用动态Elman神经网络进行短时交通流量的预测,提出一种基于GA-Elman神经网络的交通流短时预测方法.该方法通过遗传算法优化Elman神经网络的权值和阈值,克服了Elman神经网络易陷入局部最小的缺陷,同时提高了Elman神经网络的泛化能力和预测精度.实验仿真表明,本文方法可用于城市快速路上预测实时交通流量,预测效果优于Elman、GA-BP预测模型.     

短时交通流预测方法综述

短时交通流预测是道路交通控制系统、交通流诱导系统等领域需要解决的首要问题之一.因此,如何能够实时准确的预测交通流量成为了交通管理与控制是否能够有效实现的关键问题.     

基于小波降噪与贝叶斯神经网络联合模型的短时交通流量预测

在短时间内准确、稳定地预测出交通流量,是实现智能交通控制系统的重要环节,对于交叉口信号控制方案的实时调整具有重要意义。鉴于此,提出一种 联合模型的预测方式,引入 和 作为模型评价指标,从精度和稳定性两个方面对模型进行评价。结果表明,在 、 、 等不同的时间预测尺度下, 联合模型的 和 均小于小波网络、贝叶斯网络、 网络等方法,短时交通流量预测结果的精度和稳定性得到了不同程度的提高。     

基于神经网络和混沌理论的短时交通流预测

文章通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点，结合神经网络和混沌理论，从非线性时间序列预测的角度对交通量预测进行探讨。并用该方法对广州至佛山高速公路交通流进行了预测，取得了较为满意的效果。     

基于集合经验模态分解和随机森林的短时交通流预测

针对短时交通流数据具有非线性、不确定性等特点,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和随机森林(random forest,RF)的组合预测模型。首先,利用EEMD算法将原始交通流数据的区间平均速度序列分解为若干个本征模函数（intrinsic mode function,IMF）和一个残差分量（residual,RES),提取出交通流数据在不同时频的信息;接着,将第一个分量进行二次EEMD分解,细化交通流的随机信息;然后,将分解得到的各个分量分别使用RF进行预测,构建子模型;最后,将所有子模型的预测值线性求和,得到最终的预测结果。采用阿拉尔市某路段的实际交通流数据进行实验,结果表明,EEMD和RF的组合预测模型优于单一的RF模型,并且对IMF1进行二次EEMD分解可进一步提高组合预测模型的准确率。     

基于BF-SVR-GRU的短时交通流预测方法

短时交通流预测是智能交通管理的重要依据.为了提高短时交通流预测的精度,从交通流内在的稳态特征和动态特征着手,提出一种基于巴特沃兹滤波(Butterworth filter,BF),结合支持向量回归(support vector re-gression,SVR)算法和门控循环单元(gated recurrent unit...     

基于小波分析和ARIMA模型的交通流预测方法

针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;采用综合自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型对交通流进行预测;并对实测交通数据进行验证分析.结果表明,该方法具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测.     

短时交通流预测方法综述

以交通流预测研究的步骤为主线,对短时交通流预测的方法进行研究.对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于新兴技术的预测方法.将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;基于非线性理论的预测方法有较好的发展前景.     

基于GRNN模型的城市道路短期交通流预测研究

采用剔出了城市道路短期交通流的周周期性特征的周差分数据作为广义回归神经网络（GRNN）模型的预测对象,这样既能避免合理选择交通流影响因素作为神经网络输入变量的困难,又能迅速获得实时短期交通流预测结果。研究结果表明,构建的神经网络模型能够很精确地实时预测城市道路短期交通流。     

用于短时交通流预测的多项式分布滞后模型

提出了用于短时交通流预测的多项式分布滞后模型.其建模思想是交通状态时间序列同时受自身滞后项之外的多个因素影响,并且影响分布到了多个时段.通过与ARIMA模型(自回归整数移动平均模型)的预测精度对比分析,表明PDL（多项式分布滞后）模型具有与ARIMA相同的预测精度,而在模型可移植性、算法复杂性和实现方面更具优势.研究结果为短时交通流预测理论提供一种新的研究思路.     

基于最近邻法的短时交通流预测

针对交通流量变化存在周期性和随机性的特点，提出一种基于最近邻法的预测方法．着重介绍了状态向量构造、近邻范围确定和权重计算方法三方面的研究．根据流量与速度、占有率的关系，认为状态向量中不必考虑速度和占有率这两个交通参数；与传统最近邻法不同，近邻的个数不设为常量，而取决于所能搜索到的记录数；通常根据距离远近赋予权重的规则不可靠，而采用了等权重法．通过实际数据检验，预测误差低于7％．     

基于小波分析与卡尔曼滤波的网络流量估计和预测方法

将目标状态的小波变换系数向量描述为卡尔曼滤波方法的状态变量,进而建立了网络流量估计和预测模型,能够实现周期内的实时跟踪和动态多步预测.利用CERNET华中地区主干网的实测流量数据对该模型进行检验,所有检验周期网络流量预测值的相对误差均值为4.58%,表明网络流量估计和预测模型具有较强的适用性.     

基于遗传-小波神经网络的短时交通量预测

针对短时交通量的高度非线性,提出一种基于遗传-小波神经网络的预测方法.该方法以前馈多层感知器的神经网络拓扑结构为基础,选择Morlet母小波基函数作为隐含层激活函数,以最简化结构概念进行网络泛化,并将误差反向传播,经遗传算法对网络连接权值修正.实例证明,该方法预测精度高,预测速度较快,能够满足实际工程的要求.     

基于Elman神经网络的交通流量预测方法

交通流诱导系统是智能交通系统领域中一项重要的研究内容,而交通流量的预测问题则是交通流诱导系统的核心问题.因此,能够实时准确地预测交通流量成为诱导系统是否能够有效实现的关健问题.根据交通流的特性,分析交通数据采集过程中错误数据产生的原因,提出相应的处理方法,并在此基础上采用Elman神经网络对智能交通系统的流量预测进行建模.该系统采用C#并结合Matlab进行开发,通过Elman神经网络算法实现流量的预测,并采用图表的方式直观地显示预测结果.应用结果表明:该方法可以有效地对交通流量进行预测,且预测精度可以满足实际交通诱导的需要.     

基于核函数的混沌交通流预测

采用一种基于核函数的局域线性预测算法进行城市短时交通流预测．在对混沌时间序列进行重构的基础上,利用径向基核函数将相空间中邻近点投影到更高维的核空间,然后在核空间中用线性自适应算法对时间序列进行预测,现场数据的试算结果表明,该方法能有效提高短时交通流的预测精度．