基于小波-SVR模型的短时交通量预测研究

摘要：

短时交通量预测是智能交通系统提供交通信息、诱导交通与制定控制策略的重要基础. 基于小波分析与支持向量回归机( SVR)预测,提出一种基于小波-SVR模型的高速公路短时交通量预测方法. 该方法采用小波分解与重构算法,将交通量原始信号分解为逼近信号和细节合成信号,利用SVR对2种信号分别进行建模分析,最后合成预测结果. 应用该方法可实现时间间隔为5 min的交通量预测. 实例分析表明:与直接应用SVR模型相比较,小波-SVR模型各项评价指标更优,其为交通量实时准确预测提供了更为科学的方法.

关键词：公路运输、小波-SVR模型、交通量预测、小波分析、SVR

分类号：U491.1+12(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：陕西省自然科学基金项目2013JQ8006

在线出版日期：2015-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：141-145