交通流量的混沌特性分析及预测模型研究

基于混沌动力系统的相空间重构和非线性系统的Volterra级数,分析交通流量的混沌特性,研究了一种交通流量的自适应预测模型。在合理选取嵌入维数和延滞时间实现交通流量时间序列相空间重构的基础上,应用小数据量法计算重构交通流量时间序列的最大Lyapunov指数,根据该指数值对交通流量的混沌特性进行分析,并采用庞卡莱截面法对分析结果进行验证;构建交通流量的Volterra预测模型,并采用LMS自适应算法对模型系数进行调整。通过对实际采集的高速公路交通流量数据的仿真研究表明,小数据量法能对交通流混沌特性进行准确判别,构建的二阶Volterra自适应预测模型能够有效地预测交通流量的变化。因此,在判定交通流量存在混沌特性时,可以应用论文构建的二阶Volterra自适应预测模型对其进行准确的预测。