【摘 要】
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目前的交通流预测算法都相对简单,计算简便,但它们对交通流过程的不确定性与非线性刻画缺乏力量,尤其无法克服随机干扰因素的影响。本文采用分形理论对交通流的时间和空间特
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目前的交通流预测算法都相对简单,计算简便,但它们对交通流过程的不确定性与非线性刻画缺乏力量,尤其无法克服随机干扰因素的影响。本文采用分形理论对交通流的时间和空间特性进行了深入的分析,通过相空间重构技术确定关键参数熵值K,得到交通流在数值特征方面的分形维数,进而对短时交通流进行预测。算例表明,对2min的交通流预测精度达到92%以上。在此基础上,又对分性的预测尺度进行了进一步探讨,在所选取交通流样本地段,研究表明有效预测尺度范围下限可由5min扩大到2min,但在2min以下分形方法已失效。本文的研究工作提出了一种短时交通流预测的实用方法,并对基于分形预测的尺度选择上给出了理论依据。
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