【摘 要】
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准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键。为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型。针对交通流时间序列的非
【机 构】
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河北工业大学土木与交通学院,河北工业大学智慧基础设施研究院,广州市交通规划研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51678212);河北省高等学校科学技术研究项目(QN2018231)资助
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准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键。为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型。针对交通流时间序列的非线性、复杂性和随机性,基于混沌理论确定原始时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数,进行相空间重构,获得与原始数据具有相同动态特性的更为合理的模型输入输出数据集。利用粒子群算法改进传统高斯过程模型参数优化的不足,构建预测模型。以重构序列作为预测模型的训练集和测试集,实现短时交通流预测。采用北京市东四环快速路检测器实测数据对比分析模型预测效果。结果表明,基于
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