基于灰色系統(tǒng)理論的短時交通流區(qū)間預(yù)測研究.pdf

1、隨著交通科技的進步和道路交通管理及設(shè)施的不斷提高和改善,加上人們對交通出行的要求越來越高,智能交通系統(tǒng)(ITS,Intelligent TransportationSystem)得到了前所未有的關(guān)注和應(yīng)用。能夠準(zhǔn)確地進行短時交通流預(yù)測無疑對交通控制和交通誘導(dǎo)等方面有重要的作用。
　　 傳統(tǒng)的交通流短期預(yù)測方法以“點預(yù)測”為主,而對于“區(qū)間預(yù)測”研究較少。區(qū)間預(yù)測(Interval Forecasts)是預(yù)測方法的一種,又稱預(yù)測區(qū)

2、間(PredictionIntervals),它是由特殊的上下預(yù)測邊界組成的預(yù)測范圍,期望未來待預(yù)報的數(shù)據(jù)以期望的概率落在該預(yù)測范圍內(nèi)。區(qū)間預(yù)測的思想是使用區(qū)間代替點預(yù)測的確定值,提高預(yù)測性能。區(qū)間預(yù)測可以提供比點預(yù)測更多的信息,讓使用者能夠更好地估計未來的不確定性,在可能的范圍內(nèi)選擇適當(dāng)?shù)奶幚聿呗浴?br>　　 在灰色系統(tǒng)理論中,灰區(qū)間預(yù)測理論提供了對系統(tǒng)中某些量的變化范圍做整體區(qū)間研究的理論基礎(chǔ)。本文的研究目的在于找出一種可靠、簡

3、單的區(qū)間預(yù)測方法,克服構(gòu)造預(yù)測區(qū)間時方法過于復(fù)雜和計算較為不便的缺點,并在一定程度上提高預(yù)測穩(wěn)定性和預(yù)測精度。本文基于包絡(luò)分析、預(yù)測區(qū)間分析和區(qū)間灰數(shù)分析,提出了不同的預(yù)測方法。所做的工作和取得的成果主要體現(xiàn)在下面四個方面:
　　 1、分析研究了短時交通流預(yù)測理論及方法,介紹了區(qū)間預(yù)測理論方法和灰色理論及預(yù)測方法,同時對不同的短時交通流預(yù)測方法作了比較分析。
　　 2、研究了灰色區(qū)間預(yù)測模型,提出了包絡(luò)區(qū)間預(yù)測的新方法。

4、該方法針對傳統(tǒng)灰色區(qū)間預(yù)測方法中存在的閾值劃分、數(shù)據(jù)劃分不合理的問題進行了詳細(xì)分析。通過分析討論依據(jù)級比選取的閾值劃分方法,利用數(shù)據(jù)分布規(guī)律對數(shù)據(jù)進行分組,結(jié)合插值分析對分組數(shù)據(jù)進行分析,并確定上、下包絡(luò)線,然后分別建立灰色GM(1,1)模型,最后計算得到原始序列的預(yù)測值范圍。通過實驗,說明了該方法具有較高預(yù)測精度,同時也增強了預(yù)測的可信度。
　　 3、分析研究了灰數(shù)理論及其建立預(yù)測模型的理論方法,并就殘差預(yù)測模型進行了討論,在

5、使用區(qū)間灰數(shù)弱化離群數(shù)據(jù)的分析基礎(chǔ)上,提出了基于區(qū)間灰數(shù)分析、離群數(shù)據(jù)分析和趨勢分析的區(qū)間預(yù)測模型。首先闡述了基于區(qū)間灰數(shù)序列的預(yù)測方法存在的兩個方面的問題,然后針對一般方法不能有效去除離群數(shù)據(jù)造成的不確定因素的影響及存在信息損失的不足,將區(qū)間灰數(shù)納入?yún)^(qū)間預(yù)測的研究范圍內(nèi),同時在對離群數(shù)據(jù)分析、趨勢序列分析和置信度等分析的基礎(chǔ)上,提出了新的區(qū)間預(yù)測方法。實驗結(jié)果表明,該方法建立的區(qū)間預(yù)測模型有效地預(yù)測了短時交通流曲線。
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