基于混沌理论和PSO神经网络的短时交通流预测

摘要：

交通流预测已成为智能交通的重要组成部分,针对短时交通流的非线性和不确定性,文中根据实际交通流中存在的混沌,利用C-C方法和小数据量法对变通流混沌进行了分析,在交通流混沌时间序列相空间重构的基础上构建了基于粒子群优化神经网络的单点单步预测模型,运用该模型对实际采集的美国加州城市快速路交通流数据进行了仿真研究,结果表明,该预测模型具有较高的预测精度,能够满足智能交通控制和诱导的需求.

关键词：短时交通流、预测、混沌时问序列、粒子群优化、神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：U495(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2010-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：75-77