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城市轨道交通进站客流量短时组合预测模型 被引量:22
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作者 李得伟 颜艺星 曾险峰 《都市快轨交通》 北大核心 2017年第1期54-58,64,共6页
高精度的短时进站客流量预测对城市轨道交通日常客流组织具有重要意义,利用客流预测结果在事前实施限流、疏导等措施,较事后控制更及时、先进。通过采集15 min间隔的地铁进站客流数据,利用上周同期进站量、本日上一时段进站量以及高峰... 高精度的短时进站客流量预测对城市轨道交通日常客流组织具有重要意义,利用客流预测结果在事前实施限流、疏导等措施,较事后控制更及时、先进。通过采集15 min间隔的地铁进站客流数据,利用上周同期进站量、本日上一时段进站量以及高峰和非高峰时段参数作为输入变量,尝试分别采用加权历史平均自回归模型、ARIMA模型及小波神经网络模型进行短时预测,以获得精度最高的模型。在此基础上,进行三种方法组合预测,探究组合预测效果。通过案例分析,发现当考虑时段因素时,小波神经网络预测精度最高,为91.05%;ARIMA模型误差结构最好。当采用所提出的组合预测模型后,预测精度指标较独立预测模型均有提升,但误差结构没有得到改善。研究表明,所提组合预测模型可以有效地应用于城市轨道交通进站客流的短时预测中。 展开更多
关键词 城市轨道交通 进站客流量 短时预测模型 组合预测
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基于Lagrange支持向量回归机的短时交通流量预测模型的研究 被引量:13
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作者 刘艳忠 邵小健 李旭宏 《交通与计算机》 2007年第5期46-49,共4页
在智能交通系统中,进行实时、准确的交通流预测是交通控制和交通流诱导的关键之一,直接影响交通控制和交通诱导的效果。基于支持向量机,提出了一种Lagrange支持向量回归机的交通流量短时预测模型,能够实现对交通流量的有效预测。仿真试... 在智能交通系统中,进行实时、准确的交通流预测是交通控制和交通流诱导的关键之一,直接影响交通控制和交通诱导的效果。基于支持向量机,提出了一种Lagrange支持向量回归机的交通流量短时预测模型,能够实现对交通流量的有效预测。仿真试验表明,Lagrange支持向量回归机具有良好的泛化性能、更快的迭代速度,预测结果优于改进的BP神经网络。 展开更多
关键词 交通流量 短时预测模型 支持向量机 Lagrange支持向量回归机 核函数
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基于混沌理论的交通流短时预测模型 被引量:5
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作者 李洪萍 裴玉龙 《昆明理工大学学报(理工版)》 2006年第5期95-99,105,共6页
交通流预测是交通系统可行性分析、交通设计和交通管控的基础,短时预测是交通流预测的难点.论文在分析现有交通流预测方法的基础上,提出了一种基于混沌理论的交通流短时预测方法,利用基于小数据量的W olf改进算法计算了流率序列的最大Ly... 交通流预测是交通系统可行性分析、交通设计和交通管控的基础,短时预测是交通流预测的难点.论文在分析现有交通流预测方法的基础上,提出了一种基于混沌理论的交通流短时预测方法,利用基于小数据量的W olf改进算法计算了流率序列的最大Lyapunov指数.将基于Lya-punov指数的一维预测模式具体化,建立了交通流短时预测模型,并对模型进行了改进,改进后的预测结果具有较高的精度.该模型在智能交通系统(ITS)的交通控制与诱导方面具有广阔的应用前景. 展开更多
关键词 交通流时间序列 混沌 LYAPUNOV指数 短时预测模型
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基于神经网络的城市大气雾霾污染短时预测方法研究
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作者 杨鹏 张立 +1 位作者 杜宇 刘泱 《环境科学与管理》 CAS 2023年第5期92-96,共5页
城市大气雾霾污染短时预测性会影响人们日常出行,威胁人们生命健康,为了避免雾霾所造成的生命安全问题,提出基于神经网络的城市大气雾霾污染短时预测方法,该方法通过分析产生城市大气雾霾的原因,获取工业生产排放、煤炭排放和汽车尾气... 城市大气雾霾污染短时预测性会影响人们日常出行,威胁人们生命健康,为了避免雾霾所造成的生命安全问题,提出基于神经网络的城市大气雾霾污染短时预测方法,该方法通过分析产生城市大气雾霾的原因,获取工业生产排放、煤炭排放和汽车尾气在合成雾霾时所需要的量,并将三者代入神经网络中,结合线性组合器构建雾霾短时预测模型,根据模型输出结果实现城市大气雾霾污染短时预测。实验结果表明,基于神经网络的城市大气雾霾污染短时预测方法应用后,短时预测准确性高。 展开更多
关键词 雾霾污染 BP神经网络 线性组合器 雾霾短时预测模型
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短时交通流预测模型的分析与评价 被引量:43
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作者 王正武 黄中祥 《系统工程》 CSCD 北大核心 2003年第6期97-100,共4页
从短时交通流预测定义出发 ,介绍短时交通流预测的原理及预测模型应具有的特性 ,重点介绍几种预测模型 ,对其建模的理论基础、特点及其可行性、有效性进行分析 ,并比较和评价各类预测模型。
关键词 交通管理系统 短时交通流预测模型 评价 交通控制系统
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基于车牌照数据的城市快速路行程时间短时预测方法研究 被引量:2
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作者 任千里 刘恒 +1 位作者 雷晓斌 石小法 《交通与运输》 2011年第B12期61-65,共5页
为了深入研究基于路段与基于路径两种不同的建模方法在城市快速路行程时间短时预测中的预测效果,以车牌识别系统采集的行程时间数据为研究对象,分别采用历史平均法、神经网络模型、支持向量机回归模型、非参数回归模型4种典型的预测算法... 为了深入研究基于路段与基于路径两种不同的建模方法在城市快速路行程时间短时预测中的预测效果,以车牌识别系统采集的行程时间数据为研究对象,分别采用历史平均法、神经网络模型、支持向量机回归模型、非参数回归模型4种典型的预测算法,对快速路的行程时间进行预测。研究结果表明,考虑交通特征的支持向量机模型会显著提高基于路段的行程时间预测效果,同时基于路径的非参数回归建模方法优于基于路段的组合建模方法,更适合城市快速路行程时间预测。 展开更多
关键词 短时行程时间预测模型 车牌照数据 快速路 基于路段建模 基于路径建模
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