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《交通流量短時(shí)預(yù)測(cè)方法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文交通流量短時(shí)預(yù)測(cè)方法研究姓名：胡佩鋒申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理指導(dǎo)教師：袁振洲20061201摘要交通流量短時(shí)預(yù)測(cè)研究在國(guó)際上一直很活躍。在過(guò)去的幾十年里，交通工程學(xué)者在這一研究領(lǐng)域做了大量的工作，取得了顯著的成果。在此基礎(chǔ)上，本文主要對(duì)交通流量短時(shí)預(yù)測(cè)做了進(jìn)一步地研究：(1)對(duì)交通工程的研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述，由此闡明短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)在城市交通控制系統(tǒng)、交通擁擠狀態(tài)自動(dòng)識(shí)別和智能交通系統(tǒng)(ITS)的子系統(tǒng)交通誘導(dǎo)系統(tǒng)中的重要地位。(2)針對(duì)城市路網(wǎng)流量的時(shí)間和空間分布，分析了交通流量的主要特點(diǎn)。(
2、3)重點(diǎn)介紹了現(xiàn)有一些交通流量預(yù)測(cè)方法，分析了各種預(yù)測(cè)方法的特點(diǎn)和不足。這些方法主要包括：多元線性回歸方法、指數(shù)平滑方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法、時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法和多模型融合預(yù)測(cè)法?！?在現(xiàn)有預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合交通流量的特性，應(yīng)用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)建模分析。并對(duì)時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)交通流量的方法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種基于歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)當(dāng)天實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的新型時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。該方法比當(dāng)前通過(guò)一階差分處理交通流量數(shù)據(jù)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法包含信息量大，預(yù)測(cè)精度高。另外，分別采用等步長(zhǎng)多模型融合預(yù)測(cè)方法和變步長(zhǎng)多模型融合預(yù)測(cè)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。最后，結(jié)合實(shí)例，對(duì)本文提出
3、的模型和現(xiàn)有模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。在此基礎(chǔ)上，指出各種模型的優(yōu)點(diǎn)、不足和需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題，并對(duì)交通流量短時(shí)預(yù)測(cè)的發(fā)展進(jìn)行了展望。關(guān)鍵詞：智能交通系統(tǒng)：短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；時(shí)間序列；多模型融合預(yù)測(cè)分類號(hào)：U491ABSTRACTStudyonshorttimetrafficflow(STTnpredictionisalwayspopularintheworlddunngthepastfewyears．Trafficengineershaddonealotofworksinthisfield，andobtainedlo
4、tsofremarkablefruits．ThenfutherstudyonSTTFpredictionisdoneinthisPapeL(1)Wereviewthehistoryandstatusontrafficengineeringstudy,then，theimportanceofSTTFpredictionisin打oducedinUrbanTrafficControlSystem，AutomaticCongestionIdentification(ACI)andTrafficGuidanceSystems(TGS)--a
5、sub—systemoftheIntelligentTransportationSystem(ITS)．(2)Basedontrafficvolumetimeandspacedistributiononurbantrafficnetwork,maincharacteristicsoftrafficvolumeareintroducedandanalyzed．(3)Inthisthesis，webrieflyintroducesomeSrrFpredictionmethodsusedpopularinrecentyears．point
6、outtheirmeritsandshortages．Themethodsconcluding：multiplelinearregression,exponentialsmoothing，artificialneuralnetworks(ANN)，timeseriesanalysisandmulti—modelfusionalgorithm(MMFA)．(4)Basedonthesemethods，trafficvolumeproperties，andtrafficvolumedatafromtrafficdetectors，web
7、uildupsomemodelsandmakeafewanalysis．Animprovedtimeseriesmodelisprovidedinthisthesis，themodelisbasedonbothcurrentandhistorydata．Comparingtothetraditionaltimeseriesmodelwhichisjustusingcurrentdata(dealingwimbythefirstdifferencefirstly)．itincludesmoreinformationandhasless
8、error．ThenequalsteplengthMMFAanddynamicsteplengthMMFAarealsousedtopredict．Atlast，theresultsofmodelscurrentusingandmod
