基于云模型的短时交通流预测方法研究

摘要：

为了提高短时交通流预测的精确性,提出了一种基于云模型的短时交通流智能预测方法.该方法利用云模型拟合交通流,分别用历史交通流和当前交通流建立历史云和当前云,共同生成预测云,用采预测交通流.结合广州市某交叉口交通流量采集数据,进行了仿真试验,以平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)两个指标来衡量预测效果,结果表明了该预测方法具有较高的预测精度.该方法既考虑到交通流历史变化,又顾及交通流实时变化,同时将交通流做整体性处理,很好地避开了噪声引起的预测误差问题,兼顾了预测精度和实时性的要求.

关键词：智能交通系统、云模型、短时交通流、预测模型、仿真

所属期刊栏目：33

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目50878088;广东省自然基金项目915102250100001

在线出版日期：2012-07-17（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：1953-1957