短时交通流相关论文
智能交通管理系统（Intelligent Transportation System,ITS）是智慧城市建设过程中的重要课题,短时交通流预测研究是课题中的重要内容......
在智能交通领域内，实时准确的短时交通流预测是实现智能交通诱导和控制的关键技术。交通流时间序列数据具有数量庞大的特性，很多方法......
为提高城市道路交通运行能力，改善城市交通拥堵问题，提出建立基于小波神经网络算法的短时交通流预测模型，准确预测道路流量分布和交叉......
短时交通流预测是智能交通系统中的关键技术之一,是主动式交通管理与控制的基础。有效的短时交通流不确定性预测结果能够为交通管......
近年来，由于国家GDP的快速增长、国民可支配收入的快速增加，以及城市化进程的快速推进，城市的机动车辆的保有量与日俱增，作为承载社会......
学位
交通运输业的发展水平是国家兴旺发达的重要标志之一。近半个世纪以来,交通拥挤、道路阻塞和交通事故等问题越来越严重地困扰着世......
短时交通流预测是智能交通进行交通诱导和控制的前提,能够有效改善智能交通系统性能。影响短时交通流预测的交通变量有很多,但同时......
在城市道路交通控制与诱导研究中,短时交通流预测是当下国内外学者研究的热点问题。基于神经网络的组合型预测模型被广泛应用于短......
针对短时交通流数据的非线性和随机性特点,为提高其预测精度,提出了一种基于自适应最稀疏窄带分解(Adaptive Sparsest Narrow-band......
短时交通流预测是改善交通规划与管理效率的一个重要因素,为了提高交通运输管理和调度能力,从路段多车道交通流隐含的交互关系,引......
城市交通问题早已升级为城市可持续发展的最大制约。智能交通系统ITS恰是能够解决这一问题的对症方法，实时准确的流量预测信息是实......
近年来城市道路交通状况越来越拥挤,交通问题几乎成为了所有大、中型城市面临的共同问题。交叉路口是城市交通网络中重要的节点,对......
城市交通拥堵的时间特性和空间特性明显，具体体现在爆发式的早晚高峰交通需求和突出的城市交通痛点，形成常发性的拥堵区域，这些问题导......
为了提高短时交通流的预测精度,向交通管理部门和出行者提供更加准确可靠的交通信息,基于非参数回归与支持向量回归方法的特点,提......
为了提高交通流诱导系统的性能,研究了一种基于自适应延时神经网络算法的短时交通流量预测模型,该算法与传统的神经网络方法相比在......
实时准确可靠的短时交通流预测是智能运输系统的基础。根据短时交通流预测建模的研究现状,探讨了影响短时交通流预测建模的七个方......
为了提高短时交通流预测精度,更加精确地进行交通流规划和管理,引入一种新颖的基于最小最大概率回归机(MPMR)的短时交通流预测模型......
实时准确的交通流量预测是智能交通诱导和交通控制实现的前提和关键。针对城市交通流的特点，建立了模糊神经网络预测模型，并将全局优......
在城市路网中．交通吸纳点是非常重要的影响交通流量的因素。由于交通吸纳点增加了流量预测的复杂度．一般基于模型的智能算法也不能很......
基于核学习的强大非线性映射性能,针对短时交通流量预测,提出一类基于核学习方法的预测模型。核递推最小二乘(KRLS)基于近似线性依......
短时交通流预测是交通诱导与控制的关键技术之一。针对目前无检测器路口交通流预测研究相对较少的情况,提出了一种基于模糊推理的......
针对目前城市短时交通流预测精度不高的问题,提出一种基于改进粒子群算法优化的BP神经网络短时交通流预测方法。在粒子群算法迭代......
实时准确的交通流量预测是智能交通诱导和交通控制实现的前提和关键。针对城市交通流的特点,本文建立了模糊神经网络模型预测短时......
短时交通流预测是动态导航系统中的重要技术，本文从城市道路交通流系统的高度复杂性特点出发，研究基于支持向量回归的短时交通流预测......
交通流预测已成为智能交通的重要组成部分,针对短时交通流的非线性和不确定性,文中根据实际交通流中存在的混沌,利用C-C方法和小数......
短时交通流预测在城市交通控制和管理中起着十分重要的作用.然而,目前很多预测模型均假定模型的参数是不随时间变化的,这与实际不......
采用一种基于核函数的局域线性预测算法进行城市短时交通流预测．在对混沌时间序列进行重构的基础上，利用径向基核函数将相空间中邻近......
实时准确的短时交通流预测在城市道路交通和高速公路交通中都十分重要,是交通控制与诱导系统的基础。应用在线支持向量回归算法对......
根据智能交通诱导和信号控制的需要,短时交通流预测应具备实时性、准确性和可靠性,应用单项预测模型已不能满足当前交通流预测的要......
传统的BP神经网络在预测短时交通流问题上存在很多不足。针对这些不足,提出将小波分析与BP神经网络结合,组成小波神经网络来预测短......
基于混沌动力系统的相空间重构和非线性系统的Volterra级数,构建交通流的Volterra自适应预测模型。在应用小数据量法判定交通流存......
研究了小波神经网络对于预测短时交通流的适应性,提出了利用小波神经网络的特性建立短时交通流预测模型;并利用苏州市某交叉口实测......
本文在分析了城市短时交通流时间序列和混沌特点基础上,通过对混沌时间序列预测方法的研究,提出了一种基于加权一阶局域法的短时交......
对于同一路段,在不同评价指标下,不同短时交通流预测模型的预测及效果评价结果往往存在差异,为从不同模型中寻求最适用于目标路段......
应用基于混沌与分形理论的相空间重构技术对短期交通流量变化时间序列的分形特征进行了研究,通过G-P算法在MATLAB中的实现,求解出......
为了能在交通管理中提前采取措施规避可能存在的交通拥挤或堵塞,提出了一种高效可靠的短时交通流预测算法.首先采用BP神经网络与自......
针对BP神经网络运行的特点,提出用隔离小生境遗传算法优化传统的BP网络.实例证明,该神经网络的进化建模方法设计简单,模型性能评价......
提出了短时交通流预测的时间间隔长度，介绍了常用短时交通流预测方法。结合数据融合技术，明确了短时交通流预测的改进方向之一，即模型......
短时间尺度交通流预测是解决城市拥的规律性越来越不明显,传统的预测方法难以凑效,文章使用自回归求和滑动平均模型ARIMA(p,d,q)对......
随着交通智能化、城市智慧化的发展,短时交通流动态预测系统在ITS建设中愈显的不可或缺。论文旨在对如何完成一套实用性强、性能高......
基于城市道路交通流按日周期变化的数据特征,提出一种可自动选择步长的灰色模型算法.将其应用到美国Minnesota的两个道路交通流的......
为满足交通控制和诱导系统的实时性需求,减少交通拥挤状况,降低交通事故突发频率,需要对短时交通流进行预测;当前的短时交通流预测......
短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱,以及过分依赖历史数据的不足......
为有效解决传统的短时交通流预测方法较为单一,特征没有得到良好体现的问题,提出一种基于多条件随机场的短时交通流量预测模型,用4......
