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1、旅行時(shí)間預(yù)測(cè)對(duì)于交通誘導(dǎo)、交通信息化服務(wù)和交通控制等均具有重要的意義,已成為交通工程和智能交通系統(tǒng)ITS領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。由于交通系統(tǒng)的高度復(fù)雜性、隨機(jī)性和不確定性,既有旅行時(shí)間預(yù)測(cè)方法已經(jīng)難以滿足實(shí)際應(yīng)用中快速、精確的要求,本文將混沌理論引入到路段旅行時(shí)間預(yù)測(cè)領(lǐng)域,著重討論了旅行時(shí)間的時(shí)間序列混沌特性、旅行時(shí)間時(shí)間序列的混沌加權(quán)動(dòng)態(tài)局域預(yù)測(cè)和旅行時(shí)間時(shí)間序列的混沌局域區(qū)間預(yù)測(cè)問題。 論文分析和歸納了國(guó)內(nèi)外旅行時(shí)間數(shù)據(jù)的采集和計(jì)算
2、方法以及既有旅行時(shí)間預(yù)測(cè)方法的局限性。 研究了路段旅行時(shí)間的混沌特性及其識(shí)別方法。討論了混沌時(shí)間序列特征量一最大Lyapunov指數(shù)的計(jì)算,以及相空間重構(gòu)參數(shù),即時(shí)間延遲、嵌入維數(shù)的選取得方法。采用Rosenstein小數(shù)據(jù)量法計(jì)算最大Lyapnuov指數(shù);互信息量法選取重構(gòu)相空間的延遲時(shí)間;偽鄰近點(diǎn)法和Cao法選取重構(gòu)相空間的最佳嵌入維數(shù)。通過對(duì)實(shí)際路段旅行時(shí)間時(shí)間序列的應(yīng)用研究表明,所研究的時(shí)間序列表現(xiàn)出混沌特性,存在著低維
3、的奇異吸引子。 在對(duì)路段旅行時(shí)間混沌識(shí)別的基礎(chǔ)上,研究了路段旅行時(shí)間的加權(quán)動(dòng)態(tài)局域預(yù)測(cè)方法。在動(dòng)態(tài)局域預(yù)測(cè)模型(NSCGDF)基礎(chǔ)上,采用鄰近點(diǎn)與中心點(diǎn)的歐氏距離來描述不同鄰近點(diǎn)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響,提出了一種改進(jìn)的加權(quán)動(dòng)態(tài)局域預(yù)測(cè)模型(NWAGDF),該預(yù)測(cè)模型綜合考慮了鄰近點(diǎn)數(shù)、鄰近點(diǎn)權(quán)重和廣義自由度,給出了確定最鄰近點(diǎn)的判斷指標(biāo)。以實(shí)際旅行時(shí)間數(shù)據(jù)作為實(shí)例進(jìn)行計(jì)算分析,結(jié)果驗(yàn)證了NWAGDF模型的有效性。 研究了路段旅
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