基于相空间重构和PSO-GPR的短时交通流预测

摘要：

准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键.为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型.针对交通流时间序列的非线性、复杂性和随机性,基于混沌理论确定原始时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数,进行相空间重构,获得与原始数据具有相同动态特性的更为合理的模型输入-输出数据集.利用粒子群算法改进传统高斯过程模型参数优化的不足,构建预测模型.以重构序列作为预测模型的训练集和测试集,实现短时交通流预测.采用北京市东四环快速路检测器实测数据对比分析模型预测效果.结果表明,基于PSR和PSO-GPR的短时交通流预测模型评价指标均优于对比模型,其中绝对误差平均降低4.88,绝对百分比误差平均降低3.97％,均等系数达到0.963,所研究模型能够有效提高短时交通流预测精度.

关键词：智能交通、短时交通流预测、混沌理论、相空间重构、粒子群优化算法、高斯过程回归

所属期刊栏目：37

分类号：U491(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51678212;河北省高等学校科学技术研究项目QN2018231

在线出版日期：2019-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：70-76