基于實時數(shù)據(jù)的道路網(wǎng)短時交通流預(yù)測理論與方法研究.pdf

1、本文以基于實時數(shù)據(jù)的道路網(wǎng)短時交通流預(yù)測理論與方法研究為題，在交通流數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，對道路網(wǎng)中多個斷面交通流狀態(tài)之間的相關(guān)性進行分析，從而選擇預(yù)測的范圍和對象，對道路網(wǎng)中多個斷面的短時交通流預(yù)測理論和方法進行了深入探討和研究，并且根據(jù)實際數(shù)據(jù)驗證提出的預(yù)測模型。 文章首先闡述了短時交通流預(yù)測的概念、基本流程、特點及要求，按照單一斷面的短時交通流預(yù)測方法和多個斷面的短時交通流預(yù)測方法兩個方面綜述了國內(nèi)外短時交通流預(yù)測相關(guān)研究。第

2、二，分析道路網(wǎng)中多個斷面交通流的數(shù)據(jù)，介紹了包括刪除錯誤數(shù)據(jù)和補充缺失數(shù)據(jù)的交通流數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，解決數(shù)據(jù)來源質(zhì)量問題，以此為基礎(chǔ)，分析道路網(wǎng)中多個斷面交通流數(shù)據(jù)兩兩之間的相關(guān)系數(shù)矩陣，應(yīng)用多元統(tǒng)計分析中的多維標度法將道路網(wǎng)中多個斷面交通流的相關(guān)程度映射到一張二維擬合構(gòu)圖，從而判別斷面之間相關(guān)性的強弱，選擇出道路網(wǎng)研究范圍。第三，提出了基于狀態(tài)空間模型的道路網(wǎng)多斷面短時交通流的預(yù)測模型和方法，采用狀態(tài)空間模型和時間序列分析相結(jié)合，應(yīng)用E

3、M算法估計參數(shù)。第四，建立了基于支持向量機回歸的道路網(wǎng)多斷面短時交通流的預(yù)測模型和方法，在選擇研究范圍的基礎(chǔ)上，利用最小二乘支持向量機回歸算法建立模型，將回溯系數(shù)的選擇過程和利用遺傳算法優(yōu)化支持向量機回歸模型參數(shù)選擇的過程組合起來進行了預(yù)測模型參數(shù)的交替組合優(yōu)化。第五，對道路網(wǎng)中多個斷面的短時交通流數(shù)據(jù)進行了混沌時間序列分析，進行了多維交通流時間序列數(shù)據(jù)的相空間重構(gòu)，建立了基于混沌時間序列分析的道路網(wǎng)多斷面短時交通流預(yù)測模型，利用粒子群

4、優(yōu)化算法優(yōu)化模型的參數(shù)選擇。根據(jù)城市快速路多個斷面交通流數(shù)據(jù)，對提出的各類道路網(wǎng)多斷面短時交通流的預(yù)測模型，驗證其有效性。 主要研究成果包括： 1、在交通流數(shù)據(jù)相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上，將道路網(wǎng)多個斷面短時交通流作為一個整體來同時預(yù)測，基于交通流數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析進行了道路網(wǎng)多斷面短時交通流預(yù)測理論和方法的研究。 2、引入多元統(tǒng)計分析中的多維標度法，將道路網(wǎng)中不同空間的多個斷面短時交通流的相關(guān)性表示為一張二維擬合構(gòu)圖，通

5、過二維擬合構(gòu)圖可以判別道路網(wǎng)中多個斷面交通流的整體相關(guān)性，從而為下一步建立考慮時間和空間變化的多斷面短時交通流預(yù)測的相關(guān)模型與方法界定了研究范圍、研究對象和數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)。 3、根據(jù)目前短時交通流預(yù)測理論的性質(zhì)，分別從線性系統(tǒng)理論、人工智能方法、非線性系統(tǒng)理論三個角度將短時交通流預(yù)測從單一斷面預(yù)測方法向道路網(wǎng)多斷面同時預(yù)測方法擴展：(1)在選擇研究范圍的基礎(chǔ)上，結(jié)合狀態(tài)空間模型和時間序列分析，應(yīng)用EM算法估計參數(shù)，提出了基于狀態(tài)空

6、間模型的道路網(wǎng)多斷面短時交通流的預(yù)測模型和方法；(2)在選擇研究范圍的基礎(chǔ)上，利用最小二乘支持向量機回歸算法建立模型，將回溯系數(shù)的選擇過程和利用遺傳算法優(yōu)化支持向量機回歸模型參數(shù)選擇的過程組合起來進行了預(yù)測模型參數(shù)的交替組合優(yōu)化，提出了基于支持向量機回歸的道路網(wǎng)多斷面短時交通流的預(yù)測模型和方法；(3)在選擇研究范圍的基礎(chǔ)上，對道路網(wǎng)中多個斷面的短時交通流數(shù)據(jù)進行了混沌時間序列分析，進行了多維交通流時間序列數(shù)據(jù)的相空間重構(gòu)，建立了多維混沌