基于PSR-PSO-RBF的短时交通流预测方法

徐新平; 刘青意

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基于PSR-PSO-RBF的短时交通流预测方法

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短时交通流预测可为智能交通控制和管理提供决策依据,为了提高短时交通流的预测精度,统筹考虑短时交通流的混沌时间序列和非线性特征,提出一种基于相空间重构和PSO-RBF的短时交通流预测方法(PSR-PSO-RBF方法)。采用延迟嵌入定理,构造一个基于相空间重构的短时交通流时间序列;在剖析RBF神经网络不足之处的基础上,采用PSO算法,确保短时交通流预测的精确度和可靠性。实例分析结果表明,该方法可有效提高短时交通流的预测精度和可靠性,其预测误差较小。

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来源
《交通科技》 |2022年第1期|114-118|共5页
作者
徐新平; 刘青意;
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作者单位

中交第二公路勘察设计研究院有限公司;

中冶南方城市建设工程技术有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 U491.11;
关键词
交通管理; 相空间重构; RBF神经网络; 粒子群算法; 短时交通流预测;

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