用VB实现车流运行系统的仿真 被引量：1

1

作者 方健红 方旭华 《浙江交通职业技术学院学报》 CAS 2004年第1期20-23,共4页

本文研究了高速公路车流运行系统的仿真所需的车辆到达模型和车辆运行模型 ,对车辆运行模型中的跟驶模型作了推导 ,并利用VisualBasic语言实现了高速公路车流运行的动态实时模拟。

关键词 公路交通 车流预测 系统仿真 到达模型 跟驶模型 VB语言 计算机模拟

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基于车流预测的高速公路交通流动态控制方法研究 被引量：1

2

作者 周方正 《交通建设与管理》 2022年第6期121-123,共3页

为进一步提高高速公路通行效率和服务水平,基于车流预测开展科学合理的交通规划是现阶段有效的解决方案之一,基于此,从车流预测角度出发,对高速公路交通流动态控制方法展开探讨,以期为人们提供安全、高效、稳定、舒适的行车条件以及为... 为进一步提高高速公路通行效率和服务水平,基于车流预测开展科学合理的交通规划是现阶段有效的解决方案之一,基于此,从车流预测角度出发,对高速公路交通流动态控制方法展开探讨,以期为人们提供安全、高效、稳定、舒适的行车条件以及为做好相对应的交通规划提供参考。 展开更多

关键词 车流预测 高速公路 交通流 动态控制

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基于LSTM的智能车流监测方法研究

3

作者 李四维 《综合运输》 2022年第6期77-80,共4页

随着国内城镇化率升高,我国的机动车数量也越来越多,引发的交通问题以及交通拥堵问题业愈发严重,不仅成了国家和政府急需解决的难题,也在暗中危害着人们的生命安全以及财产安全。随着计算机的快速发展,ITS(Intelligent Transportation S... 随着国内城镇化率升高,我国的机动车数量也越来越多,引发的交通问题以及交通拥堵问题业愈发严重,不仅成了国家和政府急需解决的难题,也在暗中危害着人们的生命安全以及财产安全。随着计算机的快速发展,ITS(Intelligent Transportation System)逐渐被用于城市交通问题,车流量监测及预测式ITS中重要组成部分。而传统机器学习方法准确率低因此,本文基于深度学习LSTM模型,实现了车流量预测功能。 展开更多

关键词 车流预测 智能交通 LSTM

原文传递

基于Petri网建模的道路车流量预测方法研究

4

作者 李斌 《软件导刊》 2019年第4期145-148,共4页

在对基于Petri网建模道路进行分析时发现,当利用智能算法优化交通信号时会存在一定滞后性,主要原因在于智能算法运算效率不高,以及道路车辆产生的一些随机因素等。因此,使用Petri网对交叉口进行建模并模拟车流产生,并运用改进卡尔曼滤... 在对基于Petri网建模道路进行分析时发现,当利用智能算法优化交通信号时会存在一定滞后性,主要原因在于智能算法运算效率不高,以及道路车辆产生的一些随机因素等。因此,使用Petri网对交叉口进行建模并模拟车流产生,并运用改进卡尔曼滤波算法对道路车流量进行预测,用于弥补因车辆随机因素或使用智能算法造成的时滞。改进算法采用SVM回归对利用卡尔曼滤波产生的误差进行拟合与预测,用于补偿卡尔曼滤波算法产生的误差。实验结果表明,利用SVM滤波预测误差降低了6个百分点,证明该方法有效提高了车流预测精度。 展开更多

关键词 PETRI网 车流预测 SVM回归 卡尔曼滤波

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襄樊北编组站扩能改造方案探讨 被引量：1

5

作者 赵国红 《铁道运输与经济》 北大核心 2005年第6期42-44,共3页

根据襄樊铁路枢纽在路网中的重要作用,结合襄樊北编组站能力现状,提出襄樊北编组站的改扩建方案,主要有新建上行系统二级三场、三级三场及中轴线西移三级三场3个方案。通过对3个方案的情况分析和优缺点比较,推荐采用中轴线西移三级三场... 根据襄樊铁路枢纽在路网中的重要作用,结合襄樊北编组站能力现状,提出襄樊北编组站的改扩建方案,主要有新建上行系统二级三场、三级三场及中轴线西移三级三场3个方案。通过对3个方案的情况分析和优缺点比较,推荐采用中轴线西移三级三场的改扩建方案。 展开更多

关键词 襄樊铁路枢纽 路网 编组站能力 扩能改造 车站车流预测

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BP神经网络隐层单元数的确定方法及实例 被引量：54

6

作者 严鸿 管燕萍 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第S2期100-102,共3页

针对BP神经网络隐层单元数不易确定的问题,提出一种在传统的经验公式基础上快速确定隐层单元数的方法。该方法首先借助经验公式确定隐层单元数的取值范围,然后将其扩大,在这个扩大的范围内寻找最优值。以BP神经网络预测交通流量为例,解... 针对BP神经网络隐层单元数不易确定的问题,提出一种在传统的经验公式基础上快速确定隐层单元数的方法。该方法首先借助经验公式确定隐层单元数的取值范围,然后将其扩大,在这个扩大的范围内寻找最优值。以BP神经网络预测交通流量为例,解释说明了具体的步骤,以及网络模型的隐层结构对模型仿真精度的影响。结果表明,采用该方法可快速决定隐层单元数,在实例中采用16个隐层单元数为最佳。 展开更多

关键词 BP神经网络 网络结构 隐层单元数 车流量预测

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基于SSA-BP算法的道路交通流量预测研究 被引量：13

7

作者 姚洁 邱劲 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期193-201,共9页

由于交通车流量预测存在不定性、周期性、非线性的特点,传统预测算法受到函数逼近能力的影响,容易陷入局部最优问题.该文在麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)和BP(Back Propagation)神经网络算法(BP Neural Network,BPNN)研... 由于交通车流量预测存在不定性、周期性、非线性的特点,传统预测算法受到函数逼近能力的影响,容易陷入局部最优问题.该文在麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)和BP(Back Propagation)神经网络算法(BP Neural Network,BPNN)研究的基础上提出一种交通车流量区间预测优化算法,即SSA-BP预测算法.该算法采用SSA算法来优化BP神经网络算法的初始权值和阈值,利用SSA算法寻优能力强、收敛速度快、稳定性高的特点,在一定程度上解决了BP神经网络算法对初始值依赖度高,易陷入局部最优的问题.通过仿真实验,将改进算法的均方误差降至0.0092,拟合度值为0.9704,说明算法具有良好的泛化能力,能够更好地反映交通流量的变化. 展开更多

关键词 车流量区间预测 SSA-BP预测算法 局部最优 泛化能力

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高速公路车流量预测方法的研究 被引量：11

8

作者 张琛 杜军平 《北京工商大学学报（自然科学版）》 CAS 2001年第4期30-33,共4页

阐述了高速公路车流量预测研究的意义，并对各种预测方法进行了详细的讨论。通过一个高速公路的实例，对这些预测方法进行了对比分析，并对这些预测方法在高速公路车流量预测问题上的适用性进行了归纳总结。

关键词 高速公路 预测方法 灰色理论 神经网络 车流量预测 时间序列预测方法 交通管理

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基于残差修正GM(1,1)模型的车流量预测 被引量：13

9

作者 赵卓峰 杨宗润 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第4期96-99,130,共5页

车流量预测是城市智能交通系统研究中的热难点问题之一,精确的车流量预测能有效地支持智能交通系统的发展,减少拥堵。同时车流量预测的精确度密切关系着居民的出行质量。然而车流量受诸多因素的不同程度的影响,具有一定程度的随机性、... 车流量预测是城市智能交通系统研究中的热难点问题之一,精确的车流量预测能有效地支持智能交通系统的发展,减少拥堵。同时车流量预测的精确度密切关系着居民的出行质量。然而车流量受诸多因素的不同程度的影响,具有一定程度的随机性、灰色性和不确定性,从城市交叉路口得到的车流量监控数据也具有一定程度的缺失和偏差,简单、准确且高效地预测车流量成为一个挑战。基于交叉路口采集到的车牌识别数据,通过对比经典GM(1,1)得到的预测值与真实值计算出残差,用残差去修正计算模型进而得到修正GM(1,1)模型,再用得到的修正模型迭代处理同一数据集,最后,数值稳定收敛且精度高于未修正模型的结果。 展开更多

关键词 车流量预测 GM(1 1)灰度模型 残差

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高速公路收费定价的价格弹性研究 被引量：8

10

作者 曹植英 《公路》 北大核心 2004年第8期338-341,共4页

运用经济学的价格弹性理论来分析、判断一次实际发生的价格调整的效率性 ,希望能为将来制定高速公路的收费定价策略提供参考 。

关键词 高速公路 收费定价 价格弹性 公路经营 车流量预测

原文传递

基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型 被引量：9

11

作者 宋予佳 张健 邢珺 《公路》 北大核心 2019年第7期224-229,共6页

为了准确地预测短期高速公路车流量,从而有利于最优路径规划,基于高速公路大数据积累,以及基于神经网络机器学习技术的发展,构建了基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型,并对关键参数的设置进行优化,提出模型求解算法。通过杭金衢高... 为了准确地预测短期高速公路车流量,从而有利于最优路径规划,基于高速公路大数据积累,以及基于神经网络机器学习技术的发展,构建了基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型,并对关键参数的设置进行优化,提出模型求解算法。通过杭金衢高速新岭隧道段数据进行案例分析,模型预测精度高于传统时间序列模型,为今后高速公路运行管理提供可靠支撑。 展开更多

关键词 高速公路 短期车流量预测 长短期记忆网络(LSTM) 深度学习

原文传递

基于时间序列预测的停车泊位调度算法

12

作者 宗学森 董晓飞 +2 位作者 李鹏 熊晓芸 王金龙 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第9期294-303,共10页

针对现有停车方法存在停车冲突和停车泊位利用率低问题,提出一种基于时间序列预测的停车泊位调度算法。算法利用Holt-Winters模型预测月租车辆在下一时段的停车流量;采用两种停车泊位调度策略,即月租服务优先策略和动态分配策略,在保证... 针对现有停车方法存在停车冲突和停车泊位利用率低问题,提出一种基于时间序列预测的停车泊位调度算法。算法利用Holt-Winters模型预测月租车辆在下一时段的停车流量;采用两种停车泊位调度策略,即月租服务优先策略和动态分配策略,在保证月租车辆的停车服务质量的前提下,动态规划可用停车泊位的泊位类型。实验结果表明,在不同数量的停车泊位和月租用户条件下,采用该方法比现有停车方法具有更高的累积利用率,可以有效提高写字楼停车场的利用率。 展开更多

关键词 时间序列预测 Holt-Winters 停车流量预测 停车泊位调度

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高速公路车流量预测模型建设

13

作者 熊瑞斌 《中国交通信息化》 2024年第7期106-108,共3页

本文对建立高速公路车流量预测模型的方法进行了分析和探讨。通过实验发现,采用机器学习技术建立预测模型可以更好地应对高速公路交通管理的实际问题,能够对车流状况进行准确预测,为高速公路车流管理和决策制定提供了重要依据。本研究... 本文对建立高速公路车流量预测模型的方法进行了分析和探讨。通过实验发现,采用机器学习技术建立预测模型可以更好地应对高速公路交通管理的实际问题,能够对车流状况进行准确预测,为高速公路车流管理和决策制定提供了重要依据。本研究成果为高速公路交通管理和规划提供了新的思路和方法,有望在实际应用中发挥重要作用。 展开更多

关键词 车流量预测 高速公路 机器学习 随机森林回归

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基于改进的长短期记忆神经网络交通流预测 被引量：2

14

作者 丁梓琼 汤广李 +1 位作者 张波涛 卢自宝 《网络安全与数据治理》 2023年第8期52-58,共7页

针对未来时刻交通流量的预测问题,在考虑历史时刻车流量数据、日期属性、天气、降雨量等多方面影响因素的同时,提出一种考虑多方面影响因素的长短期记忆神经网络(LSTM*)模型。实验表明在对短期车流量进行预测时,LSTM*模型的准确性优于... 针对未来时刻交通流量的预测问题,在考虑历史时刻车流量数据、日期属性、天气、降雨量等多方面影响因素的同时,提出一种考虑多方面影响因素的长短期记忆神经网络(LSTM*)模型。实验表明在对短期车流量进行预测时,LSTM*模型的准确性优于现有的基线方法;对长期车流量进行预测时,基于粒子群算法改进的长短期记忆神经网络(PSO-LSTM*)模型的准确性优于LSTM*模型。 展开更多

关键词 车流量预测 神经网络 改进的粒子群算法 交通流影响因素

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基于数字孪生的车流预测及潮汐车道管理系统

15

作者 马征 胡冰 《计算机技术与发展》 2024年第6期59-65,共7页

该文介绍了基于数字孪生的潮汐车道管理系统。该系统通过实时采集交通数据,利用数字孪生技术建立车流量预测模型和潮汐车道管理模型,通过对车流量的精准预测,实现对潮汐车道的动态管理,从而完成对交通拥堵的准确预测和有效管理。对车流... 该文介绍了基于数字孪生的潮汐车道管理系统。该系统通过实时采集交通数据,利用数字孪生技术建立车流量预测模型和潮汐车道管理模型,通过对车流量的精准预测,实现对潮汐车道的动态管理,从而完成对交通拥堵的准确预测和有效管理。对车流影响因素进行深入分析,建立了车流量相关影响因素模型,并通过多模型对比,选定了效果最好的极端森林模型作为预测模型,同时,引入多种评价指标对极端随机森林模型进行评价。结果显示,无论是在哪一种评价指标上,极端随机森林模型都能对车流量预测体系实现最高精度的预测,尤其是对突发性高峰的预测。通过数字孪生技术对潮汐车道进行方案模拟,通过对不同方案的数字化仿真,有效降低了潮汐车道方案变更和验证的成本,为城市交通管理部门的工作提供了理论支持和数据支撑。该系统的应用可以提高交通管理的科学性和效率性,为智慧交通的发展拓宽应用渠道,为城市交通拥堵问题的解决提供有力支持。 展开更多

关键词 数字孪生 车流量预测 潮汐车道管理 交通管理 智能化技术

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基于深度学习的车流量预测方法研究 被引量：6

16

作者 史亚星 《计算机与数字工程》 2019年第5期1160-1163,共4页

交通流量信息在智能交通系统管理中起着重要作用。随着交通流检测、采集技术的发展,海量的交通信息得以获取,为提高预测准确性提供了机会。论文建立了基于自动编码器和LSTM递归神经网络的交通流量预测模型,该模型首先利用自动编码器进... 交通流量信息在智能交通系统管理中起着重要作用。随着交通流检测、采集技术的发展,海量的交通信息得以获取,为提高预测准确性提供了机会。论文建立了基于自动编码器和LSTM递归神经网络的交通流量预测模型,该模型首先利用自动编码器进行无监督的特征表示学习,训练自动编码器层参数,然后将自动编码器隐含层输出作为LSTM层输入,利用期望输出和实际输出误差调整LSTM层和输出层参数,分析挖掘北京市朝阳区的路口交通数据,实验结果表明提出的预测模型能够更好地反映路口交通流的变化特征。 展开更多

关键词 车流量预测 自动编码器 LSTM 深度学习

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基于改进LSTM模型的短期车流量预测 被引量：6

17

作者 魏健 赵红涛 加鹤萍 《科技创新与应用》 2021年第12期25-27,共3页

随着社会的发展,短期车流预测成为了一个越来越重要的课题。准确预测车流量可以为交通部门提供必要的指导,也可为出行带来方便。为了更准确预测短时车流量,提出了基于注意力机制的长短时记忆神经网络(LSTM-attention)模型。并且又考虑... 随着社会的发展,短期车流预测成为了一个越来越重要的课题。准确预测车流量可以为交通部门提供必要的指导,也可为出行带来方便。为了更准确预测短时车流量,提出了基于注意力机制的长短时记忆神经网络(LSTM-attention)模型。并且又考虑到日期特性对车流量的影响,所以将数据集划分为工作日和节假日两类讨论。同时在实证分析中设置对比实验来说明LSTM-attention可以适应短时车流预测,能够对道路的拥堵情况做出较为准确判断。 展开更多

关键词 短时车流量预测 注意力机制 长短时记忆神经网络 日期特性

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一种基于贝叶斯网的交通拥堵预测方法 被引量：5

18

作者 陆宇 岳昆 刘惟一 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第S1期355-363,共9页

在公共交通道路的管理决策及驾车者行车的择路过程中,经常需要对道路的拥堵情况进行判断与预测,以便对下一步的决策提供指导.提出一种对划分区域内下一时段的交通拥堵情况做出预测的方法.该方法可有效识别出规定区域内多个可能发生拥堵... 在公共交通道路的管理决策及驾车者行车的择路过程中,经常需要对道路的拥堵情况进行判断与预测,以便对下一步的决策提供指导.提出一种对划分区域内下一时段的交通拥堵情况做出预测的方法.该方法可有效识别出规定区域内多个可能发生拥堵的子区域并应用于实际道路交通的管理决策支持及行车路线规划中;该方法用贝叶斯网推理算法对下一时段每一子区域的拥堵情况做出预期,用DBSCAN算法对相邻近的多个拥堵子区域进行合并.实验结果表明该方法是有效的. 展开更多

关键词 交通拥堵预测 车流量预测 贝叶斯网 DBSCAN

原文传递

基于ARIMA模型的区间道路短时车流量预测研究 被引量：4

19

作者 杨东龙 《电子设计工程》 2021年第13期38-42,共5页

针对区间道路短时车流量数据规律性较弱、随机误差干扰较强,且具有高度不确定性、难以准确预测的问题,基于ARIMA算法提出了一种改进型的短时车流量预测模型。该模型的建立无需借助任何外生变量,根据需要预测的时间周期个数可将短时车流... 针对区间道路短时车流量数据规律性较弱、随机误差干扰较强,且具有高度不确定性、难以准确预测的问题,基于ARIMA算法提出了一种改进型的短时车流量预测模型。该模型的建立无需借助任何外生变量,根据需要预测的时间周期个数可将短时车流量数据划分为对应的数据集组,再由每个数据集组预测下一个时间周期的车流量。该模型使得数据更加平滑,有效解决了多因素对短时车流量的影响。对区间道路采集到的车流量数据进行建模仿真,仿真结果验证了所提模型的普适性及准确性。 展开更多

关键词 ARIMA 短时车流量 车流量预测 时间周期

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短时车流量组合预测模型 被引量：4

20

作者 张凯 卢邹颖 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第5期414-420,共7页

随着道路车量不断增多,由交通异常事件造成的非正常拥堵情况严重影响了出行者的出行效率和路网的整体运行水平.因此,需要准确及时地检测出非正常拥堵情况,通过诱导、疏通等方式改善拥堵状况.对车流量的准确预测是检测非正常拥堵的有效方... 随着道路车量不断增多,由交通异常事件造成的非正常拥堵情况严重影响了出行者的出行效率和路网的整体运行水平.因此,需要准确及时地检测出非正常拥堵情况,通过诱导、疏通等方式改善拥堵状况.对车流量的准确预测是检测非正常拥堵的有效方法.根据交通流量的不确定性和非线性的特点,将改进的BP神经网络模型和ARIMA模型进行组合,建立组合预测模型.实验结果表明,组合模型的预测结果比单个模型的预测结果理想,且达到较高的预测精度. 展开更多

关键词 车流量预测 BP神经网络 差分自回归移动平均模型 组合预测

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