基于多参数状态时间序列的交通状态预测方法

摘要：

利用多个参数描述交通状态时,交通流数据表现为多维空间数据.提出了将属于每个状态的多维空间数据转换为一维时间序列的方法,对于此状态时间序列采用BP神经网络进行了下1个时段的交通状态预测.实验结果表明,多参数状态时间序列比单个参数时间序列能更准确地描述交通流状态变化过程,且算法简单,具有较强的预测实时性.

关键词：状态时间序列、交通状态预测、神经网络、交通流参数

所属期刊栏目：27

分类号：U491.1(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金项目60874078,60834001;国家重点基础研究发展计划项目2006CB70557;高等学校博士学科点专项科研基金项目20070004020

在线出版日期：2010-04-02（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：1-5