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基于相似性的短时交通流预测
被引:13
作者
:
论文数:
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机构:
杨春霞
论文数:
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机构:
符义琴
论文数:
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机构:
鲍铁男
机构
:
[1]
南京信息工程大学信息与控制学院
来源
:
公路交通科技
|
2015年
/ 32卷
/ 10期
关键词
:
交通工程;
预测方法;
相似性;
短时交通流;
小波神经网络;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
U491.112 [];
学科分类号
:
摘要
:
为了提高短时交通流的预测精度,更加精确地进行交通流规划和管理,引入了一种基于相似性的短时交通流预测方法。用该方法研究了美国加州高速公路某单点交通流在时间尺度上的相似性,发现同"星期几"交通流的相似性比相邻几天交通流的相似性大。在此基础上,建立了小波神经网络模型,将4个同"星期几"的交通流数据和相邻4天的交通流数据分别构成一组,各自采用200多组数据分别训练小波神经网络,然后对同一天的交通流进行了预测,发现前者的MRE、MSPE值比后者低,EC值比后者高,说明前者的预测精度高于后者,验证了所提方法的有效性。
引用
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页数:5
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基于混沌粒子群优化小波神经网络的短时交通流预测
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;
罗霞
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西南交通大学交通运输学院
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汉克范少伦
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机构:
代尔伏特理工大学土木工程与地球物理系
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机构:
陆海亭
;
张宁
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机构:
东南大学教育部智能运输系统工程研究中心
张宁
;
黄卫
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山东省计算机网络重点实验室
孙占全
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潘景山
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机构:
山东省计算机网络重点实验室
潘景山
;
张赞军
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山东省计算机网络重点实验室
张赞军
;
张立东
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山东省计算机网络重点实验室
张立东
;
丁青艳
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贺国光
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天津大学系统工程研究所
贺国光
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不详
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不详
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Natl Tech Univ Athens, Sch Civil Engn, Dept Transportat Planning & Engn, GR-15773 Athens, Greece
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Karlaftis, MG
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Natl Tech Univ Athens, Sch Civil Engn, Dept Transportat Planning & Engn, GR-15773 Athens, Greece
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西南交通大学交通运输学院
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;
丁青艳
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不详
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Natl Tech Univ Athens, Sch Civil Engn, Dept Transportat Planning & Engn, GR-15773 Athens, Greece
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Karlaftis, MG
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S China Univ Technol, Coll Traff & Commun, Guangzhou, Peoples R China
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Wong, SC
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