【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種交通流預測方法,尤其涉及一種，其預測結果可以為交通管理部門進行交通管理和控制等提供有力的依據。
技術介紹
智能交通管理與控制、動態交通狀態辨識以及實時交通流動態誘導是智能交通系統(Intelligent Traffic System, ITS)的重要組成部分。對這三個系統而言，它們首先需要的信息便是從某一時刻nT到下一時刻(n+1) T乃至以后若干時刻的短時交通流量預測信息，因此準確實時的短時交通流量預測是這三個系統實現的前提及關鍵。由于這三個系統對實時性有較高的要求交通控制的最大周期是2. 5 3分鐘，交通誘導的周期一般為5分鐘。因而如何在5分鐘內準確的預測交通流量是實現ITS的關鍵。因此，短時交通流量預測結果的好壞直接關系到這三個系統實施的效果。一般認為，預測周期時間T的跨度不超過15分鐘的預測是短時交通流量預測。短時交通流量預測模型和方法主要包括歷史平均法、時間序列法、人工神經網絡、Kalman濾波法以及回歸分析法等。這些方法理論基礎較成熟，應用較多。但是，這些傳統的預測方法大都是基于數理統計的方法，其共同特點是先建立數據序列的主觀模型，然后根據主觀模型進行計算和預測。然而，交通系統是一個有人參與的、時變的、開放的復雜巨系統，具有高度的非線性和不確定性，這種不確定性不僅有自然界的原因(如天氣、季節等)，還有人為因素(如突發事件、司機個性特征等)。尤其是短時交通流量預測受隨機干擾因素影響更大，交通流量的不確定性和非線性更強，規律性更不明顯。交通系統的復雜性使得很難精確的建立主觀模型，由此得到的預測結果精度也不高。理論上更精確的方法應...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種短時交通流量Volterra-DFP自適應預測方法,其特征在于由下述組成 (1)設置交通流量觀測站 設置交通流量觀測站，通過觀測站檢測并記錄經過所述觀測站的交通流量，每3分鐘匯總I次； (2)交通流量時間序列的狀態空間重構 計算交通流量時間序列的延遲時間，將觀測站檢測的交通流量時間序列2.根據權利要求I所述的短時交通流量Volterra...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張玉梅，吳曉軍，白樹林，馬苗，
申請(專利權)人：陜西師范大學，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。