基于正交差分演化无迹卡尔曼滤波的短时交通流量预测算法

摘要：

针对复杂交通路段下的短时交通流量模型的参数估计问题,建立了基于宏观交通流量预测的状态空间模型,提出了基于正交自适应差分演化的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,解决交通流量预测动态模型的参数优化问题.对差分演化算法(DE)的初始化过程,使用基于正交设计和量化技术的交叉算子最大限度地提高种群的多样性,平衡差分演化算法的开采性和勘探性,更高效地搜索无迹卡尔曼滤波的模型参数.并针对UKF、DE的不同情况,分别采用不同的自适应策略提高调节算法性能.实验结果表明,相对于单独使用随机分布的方式初始化,或者根据经验设置模型参数的方法,使用正交设计方法的初始化策略、变异算子以及参数自适应控制策略的差分演化算法能够有效地节省计算资源,提升预测性能和精度,具有更高的鲁棒性.

关键词：交通流量、正交设计方法、无迹卡尔曼滤波、差分演化

所属期刊栏目：35

分类号：TP202;TN966(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61172084,61272296;湖北省科技支撑计划软科学项目2015BDH109,2015BHE029;中国博士后科学基金面上资助项目2014M560700;襄阳市科技攻关项目

在线出版日期：2015-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3151-3156