基于最优梯度自适应优化算法的交通流预测

摘要：

短时交通流预测在交通控制中起着基础的作用.建立了一类不需要选取初始值、带有动态参数的指数平滑模型.以预测误差平方和SSE最小为目标,构造了优选并自动生成最佳参数,使平滑模型得以优化的最速下降算法,增强了模型对时间序列的适应能力.较好地解决了指数平滑预测中,平滑参数靠检验确定且为静态、平滑初值难以确定并导致预测偏差等问题.通过比较上海浦东的实测数据和其它预测算法,验证了该算法的有效性和实用性.

关键词：短时交通流预测、指数平滑模型、动态平滑参数

所属期刊栏目：33

分类号：U941

资助基金：国家自然科学基金60572051;上海市教委资助项目05FZ04;05FZ25

在线出版日期：2007-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：23-24,27