基于混沌理论的交通流短时预测模型

被引：5

作者：

李洪萍

裴玉龙

机构：

[1] 哈尔滨工业大学交通科学与工程学院

来源：

昆明理工大学学报(理工版) | 2006年 / 05期

关键词：

交通流时间序列; 混沌; Lyapunov指数; 短时预测模型;

D O I：

10.16112/j.cnki.53-1223/n.2006.05.021

中图分类号：

U491.112 [];

学科分类号：

082302 ; 082303 ;

摘要：

交通流预测是交通系统可行性分析、交通设计和交通管控的基础,短时预测是交通流预测的难点.论文在分析现有交通流预测方法的基础上,提出了一种基于混沌理论的交通流短时预测方法,利用基于小数据量的W olf改进算法计算了流率序列的最大Lyapunov指数.将基于Lya-punov指数的一维预测模式具体化,建立了交通流短时预测模型,并对模型进行了改进,改进后的预测结果具有较高的精度.该模型在智能交通系统(ITS)的交通控制与诱导方面具有广阔的应用前景.

引用

页码：95 / 99+105 +105

页数：6

共 5 条

[1] 基于ARIMA模型的短时交通流实时自适应预测 [J].

韩超 ;

宋苏 ;

王成红 .

系统仿真学报, 2004, (07) :1530-1532+1535

[2] 广义神经网络的研究及其在交通流预测中的应用 [J].

谭国真 ;

丁浩 .

控制与决策, 2002, (S1) :777-780+784

[3]

混沌时间序列分析及其应用.[M].吕金虎等编著;.武汉大学出版社.2002,

[4]

混沌及其应用.[M].黄润生编著;.武汉大学出版社.2000,

[5]

道路与交通工程系统分析.[M].姚祖康主编;.人民交通出版社.1996,

← 1 →