基于混沌的交通流量Volterra自适应预测模型

被引：2

作者：

张玉梅 ^{[1
]}

曲仕茹 ^{[2
]}

机构：

[1] 陕西师范大学计算机科学学院

[2] 西北工业大学自动化学院

来源：

计算机应用研究 | 2010年 / 27卷 / 12期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

交通工程; 短期交通流预测; 混沌; Volterra级数; 相空间重构;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.112 [];

学科分类号：

摘要：

采用基于混沌动力系统的相空间重构和非线性系统的Volterra级数展开式,构建了交通流量的Volterra自适应预测模型。其基本思想是首先采用Lyapunov指数判定交通流时间序列存在混沌的前提下,对该时间序列进行相空间重构;然后选择Volterra级数构造非线性预测模型,并采用LMS类型的自适应算法来实时调整模型的系数。应用该模型对Lorenz、Rossler和交通流时间序列进行仿真研究。结果表明,提出的Volterra自适应预测模型能有效地预测低维混沌时间序列和交通流时间序列。

引用

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