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智能交通系统中短时交通流预测系统的研究 总被引：12，自引：0，他引：12
短时、实时交通流预测是城市交通控制与诱导的基础，也是智能交通系统的重要功能之一。研究表明，没有一种预测模型和方法能够适用于各种环境和条件下的交通流预测。本文提出并建立了一种短时交通流的智能预测系统，按照智能预测和组合预测的思想，实现预测模型的智能选择，以及多个预测模型的预测结果的综合。仿真试验结果表明，系统具有较强的适应性，提高了预测的准确性。该系统采用多智能体技术进行设计和实现，文章给出了这种基于多智能体的智能交通预测支持系统的系统结构和工作原理。 相似文献
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短时间内挖掘和分析高速公路交通流数据,实时准确预测短时交通流状态,是建立有效的交通诱导系统,改善高速公路服务水平的有效措施。交通流具有明显的不确定性、随机性、复杂性及时空相关性,现有短时交通流预测模型在预测能力和精度上往往存在着不同程度的限制。研究基于张量理论,构建了多维度的动态张量模型,采用HaLRTC预测算法,并给出了算法的逻辑流程图。实验结果表明,HaLRTC算法可通过挖掘数据规律同时完成一周七天的预测,具有更好的预测精度。 相似文献
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利用计量经济分析方法以及Eviews软件,对短时交通流序列进行了数字特征分析;通过对短时交通流样本序列进行单位根检验,和1次差分后的残差分析AC和PAC系数,建立短时交通流ARIMA（1,1,1）预测模型,对模型进行检验,发现模型的拟合效果较好,为短时交通流预测提供了一条新的途径。 相似文献
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交通流存在着自由流、同步流和堵塞流三种状态，各种状态均表现出不同的特点和性质，企图用某一种算法进行短时交通流预测结果的准确性受到影响。其中，同步流状态准确的预测和诱导，可能最在限度地减少并尽可能避免交通拥挤出现的次数与持续时间，利用混沌预测技术对其进行短期预测，可得到较好的预测效果。 相似文献
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为了降低快速路交叉路口中发生交通拥堵现象的概率,需要对快速路交叉路口的交通流进行协调优化。采用当前交通流协调优化方法对快速路交叉路口的交通流进行协调优化时,不能有效的对快速路交叉路口和入口车道进行协调,得到的协调优化效果不明显。提出一种快速路交叉路口短时交通流协调优化方法,根据不同车道的车流量信息,构建快速路交叉路口交通流动态模型,为快速路交叉路口短时交通流的协调优化提供数据,提高协调优化效果。通过占有率和排队长度对城市快速路交叉路口短时交通流状态进行判别,采用守恒方程对快速路交叉路口车辆的动态排队进行描述,根据快速路交叉路口的车辆排队情况建立排队调节控制模型,完成快速路交叉路口短时交通流的协调优化。实验结果表明,所提方法可以有效的对快速路交叉路口的短时交通流进行协调优化,得到的优化效果较为明显。 相似文献
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<正>智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）是指将先进的计算机，电子信息，传感器等技术运用于交通运输控制与决策中，以构建更加安全高效的交通运输环境。在ITS的构建中，运用大数据进行短时交通流预测起着重要作用。实现短时交通流的预测，可以帮助交管部门对复杂的交通状况进行监测和预测，以便及时采取措施展开交通管理和疏导；也可帮助出行者了解实时交通运行状态并作出合理安排，对交通拥堵的改善具有积极影响。因此，本文将道路短时交通流的预测作为研究对象，建立多因素复杂交通环境下的车流量预测模型。 相似文献
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内河航道交通流预测是保证航道通畅的重要理论根据,传统的航道交通流预测采用线性单态神经网络预测算法,当航运船舶快速聚簇,位置和速度信息参量呈非线性变化时,预测精度不好。提出一种基于船舶自组织网络态势分析的内河航道交通流聚簇预测方法,构建内河航道交通态势分析信息感知模型,通过信息感知和通信定位实现聚簇信息交互,采用非线性卡尔曼方程构建船舶态势分析状态方程,得到航行拥堵程度记忆因子,逐步舍弃内河航道内的交通流历史测量信息,判断航道的拥堵程度,实现对船舶自组织态势分析和流量预测。采用Netlogo设置仿真场景进行仿真实验,实验结果得出采用该算法船舶信息检测和流量预测精度提高显著,预测精度高。 相似文献
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<正>随着城市现代化的发展,交通问题（交通拥堵、交通事故等）已变成许多城市需要解决的重点问题之一。交通流预测是交通运输领域的重要研究方向,它对于提高道路网运行效率、缓解城市交通拥堵、减少交通环境污染等方面具有重要意义。随着城市化进程的加速和机动车保有量的增加,城市交通问题日益突出,而交通流预测可以为城市交通管理提供科学依据,从而有效缓解城市交通压力。交通流预测的研究可以追溯到20世纪70年代,早期的研究主要基于概率统计方法,如自回归移动平均法（ARIMA）。随着计算机技术和人工智能的发展, 相似文献
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常规检验方法只能给与预报准确率评价,无法揭示误差的来源原因,在评估定量降水特别是高分辨率短时融合降水预报具有明显缺陷。本文以2016年6月28～29日强降雨过程为例,对SAL检验方法进行本地化应用,从降水的面积、强度和位置三个方面对短时融合降水预报产品进行检验。结果表明:(1)该方法首先在预报和实况中识别出单体,然后从降水的形态出发,给出面积、强度和位置偏差。此外,针对常规检验方法对分辨率敏感性的弊端,SAL方法可以同向比较不同数值模式的误差,对3 h间隔的短时融合降水预报和EC、JAPAN进行对比发现,在短时时效内,融合降水相比EC、JAPAN模式有更好的准确率。(2)对2016年3～10月短时融合降水进行检验,分析发现其第1 h的误差最小,在第0～3 h,随着时间的递增,S、A、L值是上升的趋势;而在第3 h到第6 h,S、A、L值不随时间的递增而递增,说明雷达与中尺度数值模式最佳交叉点为3 h。此外,由于同化数据存在滞后时间差,时间约为10 min。 相似文献
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对于不同半径的交通环问题提出了一种交通流量的控制方法。根据交通环半径的不同,文章把交通环分为两种:大型交通环和小型交通环。交通控制模型是基于对交通流考虑和每一种交通流控制的算法研究上建立起来的。 相似文献
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[目的/意义]多技术融合已成为当前科技创新的重要特征,开展多元技术融合过程和预测研究,识别技术融合的趋势和规律,有助于支撑国家战略决策、企业研发策略制定。[方法/过程]提出一种基于高阶网络的技术融合预测方法,通过三元技术融合过程分析和高阶链路预测,预测特定领域的多元技术融合。首先,以专利分类号为节点,采用单纯复形方法构建专利技术高阶网络;其次,结合边的形成和加强,分析三节点组的形态和三角形闭包事件的过程;最后,构建训练集和测试集,从12个模型中获得效果最佳的相似性指标,开展三元技术融合预测。[结果/结论]以人工智能领域进行实证研究,发现边的加强对于三角形闭包事件具有重要意义,成功预测了F16M、G06F、G06N等三节点组发生三元技术融合,验证了方法的有效性。 相似文献
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[目的/意义]作为科技创新的重要手段,技术融合预测对于改进技术研发的策略选择具有重要参考和借鉴意义,文章提出一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法,以提高预测结果的准确性和可靠性。[方法/过程]以燃料电池技术为例,首先采用关联规则挖掘算法识别专利数据中具有强关联的IPC频繁项集,计算技术相对相似度,基于AP聚类算法进行技术聚类;然后运用生成式拓扑映射算法识别其中技术融合点,构建训练数据集和测试数据集。最后基于深度学习模型进行学习训练,预测燃料电池技术未来可能出现的技术融合。[结果/结论]这种方法在准确率和召回率上表现优异,可以快速、客观地识别技术融合,为技术创新的智能决策和预测提供支持和帮助。 相似文献