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文檔簡介
1、近年來,短時交通流預(yù)測成為智能交通(ITS)的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域。準(zhǔn)確實(shí)時的短時交通流預(yù)測是實(shí)現(xiàn)交通控制與管理、交通誘導(dǎo)的前提,是使智能交通系統(tǒng)從“被動式反應(yīng)”轉(zhuǎn)變到“主動式動作”的關(guān)鍵。 針對單點(diǎn)交通流預(yù)測、無檢測器路口交通流預(yù)測及路網(wǎng)交通流預(yù)測現(xiàn)有方法的不足,論文了提出了基于時段劃分的短時交通流預(yù)測方法,論文的主要工作包括: 1、交通流數(shù)據(jù)的預(yù)處理本文采用了基于相關(guān)分析的時間序列法對交通流丟失數(shù)據(jù)及錯誤數(shù)據(jù)進(jìn)行估計。
2、 2、交通時段劃分論文中充分考慮了交通流本身固有的特性,提出了一種基于拐點(diǎn)的有序樣本聚類法對交通時段進(jìn)行自動劃分。 3、基于時段的單點(diǎn)交通流組合預(yù)測算法首先研究了單點(diǎn)交通流的多分辨率小波網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法,該方法能兼顧交通流平穩(wěn)狀態(tài)和非線性狀態(tài)的預(yù)測。結(jié)合上述算法,提出了基于時段的單點(diǎn)交通流組合預(yù)測算法。 4、基于時段的無檢測器路口交通流預(yù)測算法采用了模糊推理方法進(jìn)行無檢測器路口交通流預(yù)測。在此基礎(chǔ)上,論文提出了一種基于時段
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