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基于马尔柯夫制度转换模型的短期交通流预测

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城市道路的短期交通流数据是高度非线性的且随时问发生变化的，尤其是当交通高峰期开始和结束时变化最为突兀。因此，本文提出和应用一个非线性时间序列模型——马尔柯夫转换模型对短期交通流进行预测，因为这个模型非常适合描述城市短期交通流数据生产过程中的非线性特征。本文将交通流条件划分为两个状态，其正好对应于马尔柯夫转换模型的两个制度。在不同交通流条件状态下交通流具有不同的变化机制，且不同状态之间的转换是受一个一阶马尔柯夫链所控制的概率所决定。试验结果表明这个模型能够对城市道路上5min间隔的短期交通流进行精确的实时预测。

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来源
《2008年国际交通技术创新与应用大会暨国际交通基础设施建设与养护技术大会》|2008年|358-363|共6页
会议地点北京
作者
孙湘海; 刘潭秋;
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作者单位

交通部科学研究院;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 U491.14;
关键词
交通流预测; 马尔柯夫; 制度转换模型; 城市道路; 时间序列;

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