【摘 要】
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交通拥堵制约着城市经济和社会的发展,要从根本上改变交通拥堵状况,应该综合运用现代信息通讯技术与智能交通控制与诱导相结合的系统来提高交通路网的通行能力及运输效率。准确实时的交通流预测是实现该系统的基础和关键所在。目前,交通流预测模型主要分为三类,基于统计理论的预测模型、智能预测模型和其他预测模型。其中灰色理论是智能预测模型的一种,针对具有时间序列短、统计数据少、信息不完全等特征的交通流系统有很好的预
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交通拥堵制约着城市经济和社会的发展,要从根本上改变交通拥堵状况,应该综合运用现代信息通讯技术与智能交通控制与诱导相结合的系统来提高交通路网的通行能力及运输效率。准确实时的交通流预测是实现该系统的基础和关键所在。目前,交通流预测模型主要分为三类,基于统计理论的预测模型、智能预测模型和其他预测模型。其中灰色理论是智能预测模型的一种,针对具有时间序列短、统计数据少、信息不完全等特征的交通流系统有很好的预测效果,能满足交通流预测实时性和高精度的要求。交通流是道路上的一种交通现象,在道路网中,目标路段上的交通流不仅在时间维度上遵循自身的变化规律,还在空间维度上受路网内其他路段上交通流的影响。灰色预测模型在交通流预测中的研究还属于起步阶段,已提出的灰色预测模型仅从时间维度考虑路段交通流预测问题,很少从时空维度考虑城市路网中目标路段的交通流预测问题。本文针对交通流的时空特性,分别从路段（时间维度）和路网（时空维度）两个角度运用灰色预测模型对交通流预测进行研究,主要研究内容和成果体现在以下四个方面。（1）基于灰色Verhulst-Markov模型的路段交通流预测研究路段交通流数据序列与此路段历史交通流息息相关,具有很强的波动性和非线性。灰色Verhulst模型对于非单调的摆动发展序列具有很好的预测效果,但灰色Verhulst模型以原始序列第一个值作为初值,这显然很不合理。本文在灰色Verhulst模型的基础上,通过最小二乘法以平均绝对百分比误差达到最小为目标函数对初值进行了优化,并将得到的预测残差进行Markov修正,得到灰色Verhulst-Markov模型。来自安徽省黄山路交通流数据算例表明,灰色Verhulst-Markov模型预测精度高,效果好。（2）基于加权分数阶GM（1,1）预测模型的路段交通流预测研究交通流数据序列随着检测时间间隔的进一步缩短,其随机性和不确定性越来越强。在灰色预测模型中,累加生成是降低数据随机波动性的关键一步。传统一阶累加是等权累加,对于波动性较强的交通流数据序列会存在累加不足或过剩,导致预测精度较差。本文结合最新研究的分数阶累加和新息优先累加,提出了加权分数阶累加并运用到经典GM（1,1）预测模型上,得到加权分数阶GM（1,1）预测模型（WFGM（1,1））。WFGM（1,1）模型的两个最优参数的选取通过量子粒子群优化算法给出,并根据矩阵扰动理论对WFGM（1,1）模型的稳定性进行了分析。实际交通流预测案例表明,WFGM（1,1）模型的预测精度高、鲁棒性强。（3）基于优化的离散GMC（1,N）模型的路网交通流预测研究城市路网交通流很显然受到路网关系的影响,不仅与本路段历史交通流相关,与路网内其他路段的交通流也密切相关,本文充分考虑城市路网交通流时空特性,运用灰色多变量预测模型对城市路网交通流进行研究,完善了灰色预测模型在交通流中的运用。灰色多变量卷积模型（GMC（1,N））是传统灰色多变量预测模型（GM（1,N））的一个高质量改进,但仍存在的结构简单、参数不匹配等缺陷。本文针对这些缺陷提出了优化的离散GMC（1,N）模型（ODGMC（1,N））。来自长沙市路网交通流预测案例表明,ODGMC（1,N）模型预测效果佳。（4）基于正则化灰色多变量预测模型的路网交通流预测研究通过深入研究灰色多变量预测模型的建模机理,发现灰色多变量预测模型在实际应用过程中可能会出现不适定问题,而一旦出现不适定问题,其预测结果必会失真。本文以优化的灰色多变量预测模型（OGM（1,N））为例详细分析了不适定问题出现的原因,并针对灰色多变量预测模型不适定这一问题,运用最新研究的Tikhonov正则化方法结合广义交叉校验准则,提出了正则化的灰色多变量预测模型。实际交通流预测案例表明正则化灰色多变量预测模型能够非常好地解决不适定问题,提高交通流预测精度。
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