【摘 要】
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预测车流量是城市智能交通系统研究中的热点难点问题之一,车流量预测的精确度严密关系到居民的出行质量。然而车流量受诸多因素不同程度的影响,具有一定程度的随机性、灰
【机 构】
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北方工业大学 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室 北京10004
【出 处】
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2015年全国工业控制计算机技术年会
论文部分内容阅读
预测车流量是城市智能交通系统研究中的热点难点问题之一,车流量预测的精确度严密关系到居民的出行质量。然而车流量受诸多因素不同程度的影响,具有一定程度的随机性、灰色性和不确定性,从城市交叉路口得到的车流量监控数据也具有一定程度的缺失和偏差,简单准确且高效的预测车流量成为一个挑战。基于交叉路口采集到的车牌识别数据,通过预测值对比真实值得到的偏差分析修正GM(1,1)经典模型,对同一序列集进行多次应用修正模型,最后数值稳定收敛且精度高于未修正模型的结果。
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