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《公路交通科技》 2019年04期
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基于交互式BP-UKF模型的短时交通流预测方法

唐智慧  郑伟皓  董维  李娟  
【摘要】:城市路网具有功能多样、组成复杂、交通量大、交叉口多等特点。优化短时交通流预测模型能够增加交通状态判别的精准度,有利于市民预知交通出行信息,为交通诱导措施的发布提供数据支持,免陷入拥堵困境。针对目前短时交通流预测模型优化过程中出现的模型适应性差,使用条件要求高、单一模型无法准确地描述交通流在不同时段内的变化规律等因素造成短时交通流预测精准度低的问题,采用Kohonen神经网络对交通流数据进行聚类分析,令聚类得到的不同交通流模式下的交通流数据作为训练多个不同BP神经网络模型的输入,将不同神经网络模型与无迹卡尔曼滤波结合组成多个交通滤波器,完成交通流量的非线性预测与在线校准,最后使用交互式方法融合各估计器预测结果得出综合交通流预测结果。仿真实例构建了多个估计器和1个基于该方法的联合估计器,将以上各个估计器用于某断面的流量预测中,验证了几类估计器的流量预测性能。试验结果表明:该方法搭建的联合估计器在各种交通模式下较单估计器的预测准确性均有所提高,且在交通流遭遇多因素影响下发生特征变化时表现出一定的自适应性;相比于传统系统预测模型,大大降低了对训练数据量的要求,取得了较为满意的短时交通流预测效果。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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2 樊娜;赵祥模;戴明;安毅生;;短时交通流预测模型[J];交通运输工程学报;2012年04期
3 魏海坤,徐嗣鑫,宋文忠;神经网络的泛化理论和泛化方法[J];自动化学报;2001年06期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 韩大千;;基于高速公路收费数据的交通流量分析[J];交通科学与工程;2015年04期
2 钟秋燕;;基于小波分析组合模型的随机交通流预测系统[J];激光杂志;2015年11期
3 王海波;赵伟;;浅析油田酸化压裂工艺技术[J];石化技术;2015年10期
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10 李巧茹;赵蓉;陈亮;;基于SVM与自适应时空数据融合的短时交通流量预测模型[J];北京工业大学学报;2015年04期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 吴柯;方强;张俊玲;翁涛;;基于改进Kohonen神经网络的遥感影像分类[J];测绘信息与工程;2007年02期
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10 李宗福,邓琼波,李桓;Kohonen SOFM神经网络及其演化研究[J];计算机工程与设计;2004年10期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 唐智慧;郑伟皓;董维;李娟;;基于交互式BP-UKF模型的短时交通流预测方法[J];公路交通科技;2019年04期
2 王晓丹;白云;李川;;基于统计的我国短时交通流预测模型分析[J];现代计算机(专业版);2017年17期
3 程山英;;基于模糊神经网络的短时交通流预测方法研究[J];计算机测量与控制;2017年08期
4 邓箴;任静;刘立波;;基于多条件随机场的短时交通流预测模型[J];计算机工程与设计;2017年10期
5 高圣国;;基于模式识别的短时交通流预测[J];公路;2011年09期
6 高丽梅;高鹏;陈俊波;;数据融合技术在短时交通流预测中的应用[J];交通科技;2010年S1期
7 马宏亮;张建平;李瑞敏;郭敏;;短时交通流预测系统的效率优化研究[J];交通信息与安全;2010年04期
8 康军;段宗涛;唐蕾;温兴超;;一种平稳化短时交通流预测方法[J];测控技术;2018年02期
9 黄晓慧;张翠芳;;布谷鸟算法优化小波神经网络的短时交通流预测[J];计算机应用与软件;2017年03期
10 李振龙;张利国;钱海峰;;基于非参数回归的短时交通流预测研究综述[J];交通运输工程与信息学报;2008年04期
中国重要会议论文全文数据库 前5条
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2 郑德署;何世伟;许旺土;;分形理论在短时交通流预测中的应用[A];2008第四届中国智能交通年会论文集[C];2008年
3 许岩岩;翟希;孔庆杰;刘允才;;基于分类回归树的交通流短时预测[A];第七届中国智能交通年会优秀论文集——智能交通技术[C];2012年
4 贺佐斌;丁晓青;杨碧茹;侯海波;;信号交叉口短时交通流预测[A];2017年中国城市交通规划年会论文集[C];2017年
5 唐丽娜;张卫华;;短时交通流预测方法的比较研究[A];2007第三届中国智能交通年会论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 喻博;基于短时交通流预测的道路拥堵判断研究[D];大连交通大学;2018年
2 石睿;基于粒子滤波与神经网络的短时交通流预测[D];北京交通大学;2018年
3 李扬;基于时空特性的短时交通流预测模型研究[D];北京建筑大学;2018年
4 李治;基于短时交通流预测的动态路径选择问题研究[D];兰州交通大学;2018年
5 张金飞;城市交通路口短时流量预测模型研究[D];昆明理工大学;2018年
6 余涛;基于SVM和BP神经网络的短时交通流预测与实现[D];南京邮电大学;2018年
7 龙艳芳;基于极限随机树集成的短时交通流预测模型研究[D];湖南大学;2017年
8 周扬栋;城市道路短时交通流预测方法研究[D];江西理工大学;2018年
9 蒋婷婷;基于鸡群算法的小波神经网络短时交通流预测研究[D];西南交通大学;2018年
10 韩鹏;基于短时交通流预测的交叉口优化配时研究[D];中国科学技术大学;2017年
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