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......
为了提高短时交通流的预测精度和预测速度,基于交通流量序列的不平稳性和随机性,提出了快速集合经验模态分解(fast ensemble empir......
本文首先从自动控制角度认识交通流预测本质，深入分析了短时交通流存在的非线性、时变性和不确定性三个特性，指出应用径向基神经网络......
近几年,北京交通拥堵日益严重,环境污染也是越来越严重,这给城市居民的生活和工作造成了巨大的影响,因此众多学者对交通拥堵问题关......
城市交通是一个复杂的大系统，在对城市交通进行实时自适应控制时往往需要预先知道各个路口的交通量，因此，交通流预测是实施实时自适应......
为了提高短时交通流预测建模的准确性和可靠性,需要对原始交通流时间序列中的异常数据进行识别和修正。首先分析了异常数据的来源,......
针对城市交通流具有周期性、非线性等特征,提出一种短时交通流预测模型.该模型以BP神经网络、支持向量机(SVM)和ARIMA时间序列预测......
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......
中国经济、社会长期快速的发展变迁极大地推动了城市化的进程,这也造成了现如今日益增长的交通需求,导致了严重的交通阻塞问题。作......
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......
交通拥堵已成为阻碍城市有序发展的一大问题,十分有必要对交通流进行科学而合理的规划与管理,其重点在于完成精准的交通流预测.本......
针对短时交通流变化周期性与随机性的特点,提出了新的混合预测模型,包含非参数回归模型与BP神经网络模型2种单项模型。非参数回归......
为了进一步提高短时交通流量预测的精度,提出了一种粒子群算法的模糊神经网络组合预测模型,模糊神经网络融合了神经网络的学习机制......
针对短时交通流的延迟性、随机性和周期性特征,采用灰关联分析和分数阶累加生成方法建立了带时滞和周期特征的分数阶累加灰色新模......
根据交通流量具有周相似的特性,利用实地采集获取的交通流量数据,选取每周周一至周五的数据,构造时间序列。本文分别用了3种不同的......
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......
针对BP神经网络在短时交通流预测易陷入局部最优的问题，设计了一种混沌免疫神经网络的短时交通流预测模型，并利用该模型对实际采集的......
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......
交通信号控制和交通流诱导系统是智能交通系统(ITS)的核心课题,实现交通控制和交通诱导系统功能的关键是实时准确交通流预测信息。......
自1980年以来,短期交通流预测已成为大多数智能交通系统(ITS)研究和应用的组成部分.国内外学者投入大量研究在交通特征建模并产生......
本文以动态交通控制理论为基础,应用神经网络理论和MATLAB仿真软件,建立交通流量预测模型。给出了基于改进BP算法的交通流动态时序......
交通流量预测是城市智能交通系统的重要研究内容之一,是缓解城市拥堵、实现智能交通管理和建设智慧城市的前提,基于短时交通流量的......
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......
在分析短时交通流具有的非线性和不确定性的基础上,指出应用径向基神经网络(RBF)和非参数回归方法(NPR)进行短时交通流预测的适用......
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......
