【摘 要】
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交通流量预测是智能交通系统发挥其应有效能的重要内容之一。在分析目前短时交通流预测相关研究的基础上,结合交通系统交通流量复杂性和非线性等特征,提出了一种基于分形插值
【机 构】
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南京邮电大学物联网学院,南通开放大学艺术传媒学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571241);江苏省高等学校自然科学研究(15KJA510002)资助项目
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交通流量预测是智能交通系统发挥其应有效能的重要内容之一。在分析目前短时交通流预测相关研究的基础上,结合交通系统交通流量复杂性和非线性等特征,提出了一种基于分形插值的三次指数平滑模型短时交通流量预测模型。然后根据实测交通流量数据,对构建的预测模型进行了仿真实验和验证。验证结果表明,本文所构建的预测模型与常用的支持向量机和GM(1,1)交通流量预测算法相比,预测精度得到了大幅提高,其拟合精度平均相对误差为2.3495%,预测的平均相对误差达到2.363%。
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