基于小波變換的交通流短時預測模型研究.pdf

1、隨著城市化進程的加快,汽車保有量持續(xù)增長,由此帶來的交通堵塞、人身安全、資源浪費、環(huán)境污染等問題正成為制約各城市經(jīng)濟、文化快速發(fā)展的瓶頸,引起世界各個國家和地區(qū)的關注。智能交通系統(tǒng),作為目前解決交通問題的一個行之有效的方法,得到了快速的發(fā)展,而在智能交通系統(tǒng)中,交通流預測是實現(xiàn)交通流實時誘導、控制,解決一系列交通問題的關鍵和基礎。本文主要針對基于小波變換的交通流短時預測模型進行研究。
　　 本論文的主要研究內容及結論:
　

2、　 1.對檢測器采集的交通流數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理。根據(jù)交通流的運行機理,通過對時間序列進行掃描,運用最大閾值法和平均有效車長的方法辨識其中丟失、錯誤的數(shù)據(jù);并采用線性插值法對檢測到的異常進行修復,從而保證交通流數(shù)據(jù)的完整性。
　　 2.對傳統(tǒng)基于小波變換的短時交通流預測模型進行改進。分析傳統(tǒng)基于小波變換的交通流短時預測模型的預測原理,并闡述其在使用中存在的不足。從交通流數(shù)據(jù)處理的角度出發(fā),通過對數(shù)據(jù)進行指數(shù)平滑來剔除其中給數(shù)據(jù)帶

3、來較大干擾的噪聲,增加預測數(shù)據(jù)的準確性。
　　 3.通過學習、研究小波閾值去噪的原理,基于軟閾值去噪方法提出一種改進的小波閾值去噪方法。通過在ω＜｜δ｜區(qū)間內構造高階的閾值函數(shù),并調整ω=|δ|處的函數(shù)值,使η(ω)在ω整個變化范圍內具有光滑、連續(xù)的曲線。從而完成平滑噪聲系數(shù)與有用信號小波系數(shù)銜接部分的自然過渡,保證交通流預測信號的連續(xù)特性。
　　 4.運用北京二環(huán)路東直門橋北的實測交通流數(shù)據(jù)對改進的交通流短時預測模型進