資源描述：
《基于卡爾曼濾波的短時交通流預測方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、國內(nèi)圖書分類號：U495國際圖書分類號：656西南交通大學研究生學位論文密級：公開年級三QQ扛級姓名互曼曼申請學位級別王堂亟±專業(yè)控生』理途量控劍王猩指導教師金童建塾援二零一二年五月一令一一，平血月ClassifiedIndex：U495U．D．C：656SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisRESEARCHONSHORT．TERMTRA正FICFLOWFORECASTⅣGMETHODBASEDONKALMANGrade：2009Candidate
2、：ManmanShiAcademicDegreeAppliedfor：MasterDegreeSpeciality：ControlTheoryandControlEngineeringSupervisor：Prof．LijianYuMay,2012西南交通大學學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規(guī)定，同意學校保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權西南交通大學可以將本論文的全部或部分內(nèi)容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印
3、、縮印或掃描等復印手段保存和匯編本學位論文。本學位論文屬于1．保密口，在年解密后適用本授權書；2．不保密團，使用本授權書。(請在以上方框內(nèi)打“√”)學位論文作者簽名石喪曼指導老師簽名：務逆日期：加I】一歲，仞日期：力／2一j一鯉西南交通大學碩士學位論文主要工作(貢獻)聲明本人在學位論文中所做的主要工作或貢獻如下：(1)本文對交通流時間序列進行混沌特性分析，利用求解Lyapunov指數(shù)的方法對交通流時間序列進行混沌判別。介紹了相空間重構理論，并研究了利用C—C算法，求相空間重構參數(shù)：嵌入維數(shù)m和延遲時
4、間丁。利用實際交通流數(shù)據(jù)分析了交通流時間序列的可預測性。(2)結合卡爾曼濾波理論與相空間重構理論建立了交通流預測模型，并對實際交通流數(shù)據(jù)進行仿真驗證，結合交通流預測指標對預測模型進行性能分析。對所建立的卡爾曼濾波與相空間重構相結合的預測模型進行改進，通過對輸入數(shù)據(jù)的處理來提高預測精度，分別建立了相空間差值回歸預測模型和相空間比值回歸預測模型，并對兩種預測模型進行仿真驗證，并對兩種模型的預測性能進行比較分析。(3)利用增加原始數(shù)據(jù)的方法對相空間比值回歸模型做出改進，建立多周數(shù)據(jù)相空間比值回歸模型，對模
5、型進行仿真驗證，并對預測性能指標進行分析。(4)結合信息融合理論，應用多點數(shù)據(jù)融合，建立基于狀態(tài)向量融合的kalman濾波預測模型，對所建立模型進行數(shù)據(jù)仿真驗證和指標性能計算。本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是在導師指導下獨立進行研究工作所得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出貢獻的個人和集體，均己在文中作了明確說明。本人完全了解違反上述聲明所引起的一切法律責任將由本人承擔。學位論文作者簽名：石曼量日期：2,DlZ一歲一們西南
6、交通大學碩士研究生學位論文第1頁捅要隨著智能交通系統(tǒng)的快速發(fā)展和廣泛應用，道路交通流量分析和處理的研究越來越多。作為交通運輸是否進入信息時代的標志，智能交通系統(tǒng)將成為我國交通運輸體系的發(fā)展方向。交通流預測是智能交通的重要組成部分，預測未來時段交通流狀況對緩解交通擁堵，有效利用道路資源有著重要的意義。交通流預測的研究模型有很多種，如：神經(jīng)網(wǎng)絡模型、多元線性回歸模型、時間序列模型、歷史趨勢模型、kalman濾波模型等。而本文則著重研究kalman濾波在交通流預測中的應用。本文研究了交通流的混沌特性，對交
7、通流的可預測性進行判別。結合相空間重構理論建立相空間中的Kalman濾波交通流預測模型。本文選擇了C-C算法進行相空間重構參數(shù)的計算。此外，本文為了改善相空間中的Kalman濾波模型預測效果，提出了利用兩周中相對應時間的交通流差值或者比值代替原始數(shù)據(jù)，建立相空間差值回歸預測模型和相空間比值回歸預測模型。通過實際交通流的實驗仿真，計算模型性能指標，并進行比較分析。本文將所建立預測模型與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的交通流預測模型作對比，研究表明本文算法性能指標要優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。本文還通過增加原始數(shù)據(jù)的方
8、法，建立多周數(shù)據(jù)相空間比值回歸模型，并與單周數(shù)據(jù)相空間比值回歸模型進行性能對比分析，證明了其預測的優(yōu)勢之處。最后，本文研究了多點數(shù)據(jù)融合在交通流預測中的應用。本文將數(shù)據(jù)融合理論應用在相空間的Kalman濾波交通流預測模型中，并對實際數(shù)據(jù)進行仿真驗證，將單點數(shù)據(jù)相空間的Kalman濾波預測模型和多點數(shù)據(jù)融合的相空間Kalman濾波預測模型進行性能對比分析，表明多點數(shù)據(jù)融合理論在交通流預測中有較好的應用效果。關鍵字：短時交通流預測；相空間重構；kalman濾波理論；數(shù)據(jù)融
