短时交通流混沌预测模型的比较研究

摘要：

短时交通流预测是实现交通流诱导的关键技术之一.针对目前短时交通混沌预测模型预测结果差异较大的问题,归纳了4种基于混沌理论的短时交通流预测模型:RBF神经网络模型、最大Lyapunov指数模型、局域线性模型和Volterra滤波器自适应预测模型,并对这4种预测模型进行了比较研究.应用4种预测模型对几个典型的非线性系统进行预测,验证了算法的准确性.然后用这4种预测模型对微观实测交通流的时间序列进行实证分析.仿真结果表明,4种预测模型对典型混沌时间序列具有很好的预测效果；而对实测交通流预测,其预测精度和稳定性较差,但可以满足实时交通流预测的需要.

关键词：交通工程、交通流预测、混沌理论、相空间重构

所属期刊栏目：41

分类号：TP2;TP1

资助基金：国家自然科学基金50478088

在线出版日期：2012-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：106-114