两种短时交通流混沌预测方法分析

短时交通流量预测分析交通流量的预测对于交通管理和规划至关重要。

在城市中，交通流量的准确预测可以帮助决策者优化交通信号控制系统、规划道路和公共交通线路，以及改善交通拥堵状况，提高出行效率。

短时交通流量预测涉及对未来较短时间范围内交通流量的估计，通常在小时或更短的时间段内。

本文将探讨短时交通流量预测的分析方法和应用。

短时交通流量预测的分析方法可以分为经验模型和机器学习模型两类。

经验模型基于专家经验和规则来建立预测模型，包括时间序列分析、回归分析和模糊推理等方法。

时间序列分析可以利用历史数据的周期性和趋势性来预测未来的交通流量。

回归分析可以根据交通流量与其他因素之间的关系来建立预测模型。

模糊推理可以模拟人类的推理过程来预测交通流量。

这些方法通常需要手动选择模型和参数，并且对数据的要求比较高。

机器学习模型基于数据来学习交通流量的特征和模式，并利用学习的结果来预测未来的交通流量。

常用的机器学习方法包括神经网络、支持向量机、决策树和随机森林等。

这些方法通常不需要手动选择模型和参数，可以自动学习数据的特征和模式。

机器学习模型的性能通常受数据质量、特征选择和模型调优等因素的影响。

短时交通流量预测的应用包括交通信号控制、交通调度和交通规划等。

交通信号控制可以根据预测的交通流量来优化交通信号的配时，以减少交通拥堵和等待时间。

交通调度可以根据预测的交通流量来调整公交车和出租车的行驶路线和时间，以提高服务质量和效率。

交通规划可以根据预测的交通流量来规划道路和公共交通线路，以满足未来的出行需求。

总之，短时交通流量预测是交通管理和规划中的重要任务。

通过收集和处理数据，应用经验模型和机器学习模型，可以对未来较短时间范围内的交通流量进行准确预测。

这些预测结果可以应用于交通信号控制、交通调度和交通规划等多个领域，以优化交通系统的性能和效率。

随着数据收集和分析技术的不断发展，短时交通流量预测的准确性和实用性将进一步提高。

短时交通流预测模型综述引言：随着城市化进程的加快和交通拥堵问题的日益严重，短时交通流预测成为了交通管理和规划的重要工具。

通过准确地预测交通流量，交通部门可以根据预测结果来制定合理的交通管理措施，提高交通效率，缓解交通拥堵，为居民提供更加便捷的出行环境。

本文将综述目前常用的短时交通流预测模型，以便读者对该领域有更全面的了解。

一、基于统计模型的短时交通流预测基于统计模型的短时交通流预测方法是最早应用的预测方法之一。

这种方法通过对历史交通数据进行统计分析，建立数学模型来预测未来的交通流量。

常用的统计模型包括回归模型、ARIMA模型等。

这些模型通过分析交通流量与时间、天气等因素的关系，来预测未来的交通流量。

尽管这类模型在一定程度上能够准确预测交通流量，但是由于模型的线性假设和对历史数据的依赖性，对于复杂的交通流量变化往往预测效果较差。

二、基于人工神经网络的短时交通流预测人工神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，可以通过学习和自适应来预测未来的交通流量。

这种方法的优势在于可以对非线性关系进行建模，并且对于历史数据的依赖性较低。

常用的人工神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络等。

这些模型通过对历史交通数据的学习和训练，来预测未来的交通流量。

然而，人工神经网络模型需要大量的训练数据，并且对网络结构和参数的选择较为敏感，往往需要较长的训练时间和计算资源。

三、基于机器学习的短时交通流预测机器学习是一种通过对大量数据进行学习和自适应来预测未来的交通流量的方法。

与传统的统计模型和人工神经网络相比，机器学习方法能够处理更复杂的非线性关系，并且对于历史数据的依赖性较低。

常用的机器学习方法包括支持向量机、决策树、随机森林等。

这些方法通过对历史交通数据的学习和训练，来预测未来的交通流量。

机器学习方法在短时交通流预测中取得了很好的效果，并且在实际应用中得到了广泛的应用。

四、基于深度学习的短时交通流预测深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，可以通过多层次的神经网络结构来提取和学习更高级别的特征。

基于混沌时间序列局域法的短时交通流预测廖荣华;兰时勇;刘正熙【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2015(000)001【摘要】为提高城市短时交通流预测精度，将混沌时间序列分析应用于城市短时交通流数据，研究混沌时间序列局域预测法中的加权零阶局域法和加权一阶局域法。

针对局域预测法在选取邻近相点时采用的欧氏距离和向量夹角两种方法只能片面反映邻近点的特点的问题，提出一种改进邻近相点选取的方法，综合相点相似程度和相点距离来选取邻近相点。

再将原有方法和改进后的方法应用于北京市短时交通流预测中。

结果表明，混沌时间序列局域法能适用于短时交通流预测，并且改进后的方法比原有方法具有更高的预测精度。

%To improve the accuracy of urban short-term traffic flow forecasting,the chaotic time series analysis is applied to urban short-term traffic flow data,study the two local chaotic time series prediction,including adding-weight zero-rank local-region method and adding-weight one-rank local-region method. Euclidean distance method and vector angle method used in selecting neighbor points in local prediction method are being researched,and these two methods can not reflect the overall characteristics of the neighbor points,in view of this problem,an improved neighboring phase point selection method which integrated relative degree of similarity and distance to select neighbor phase points is presented. Then the old methods and the improved method are used in the Beijing short-termtraffic flow prediction. The results show that local prediction method in chaotic time series can be used in short-term traffic flow forecasting,and the improved method has higher accuracy in prediction than the old methods.【总页数】5页(P1-5)【作者】廖荣华;兰时勇;刘正熙【作者单位】四川大学计算机学院，四川成都 610065; 四川大学视觉合成重点学科实验室，四川成都 610045;四川大学计算机学院，四川成都 610065; 四川大学视觉合成重点学科实验室，四川成都 610045;四川大学计算机学院，四川成都 610065; 四川大学视觉合成重点学科实验室，四川成都 610045【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于混沌理论的短时交通流局域预测模型 [J], 张立;谢忠玉;陈凯2.基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型 [J], 王科伟;徐志红3.基于混沌时间序列分析法的短时交通流预测研究 [J], 薛洁妮;史忠科4.基于加权一阶局域法的短时交通流量预测的研究 [J], 蒋海峰; 魏学业; 张屹5.基于时间序列与BP-ANN的短时交通流速度预测模型研究 [J], 田瑞杰; 张维石; 翟华伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于神经网络和混沌理论的短时交通流预测
唐志强;王正武;招晓菊;李宏
【期刊名称】《山西科技》
【年(卷),期】2005(000)005
【摘要】文章通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点,结合神经网络和混沌理论,从非线性时间序列预测的角度对交通量预测进行探讨.并用该方法对广州至佛山高速公路交通流进行了预测,取得了较为满意的效果.
【总页数】3页(P117-118,120)
【作者】唐志强;王正武;招晓菊;李宏
【作者单位】长沙理工大学交通运输学院;长沙理工大学交通运输学院;长沙理工大学交通运输学院;长沙理工大学交通运输学院
【正文语种】中文
【中图分类】U12
【相关文献】
1.基于混沌理论和PSO神经网络的短时交通流预测 [J], 魏文;余立建;龚炯
2.基于混沌理论和PSO神经网络的短时交通流预测 [J], 魏文;余立建;龚炯
3.基于混沌粒子群优化小波神经网络的短时交通流预测 [J], 沈永增;闫纪如;王炜
4.基于混沌粒子群算法的神经网络短时交通流预测 [J], 唐新来;李春贵;王萌;张增芳
5.基于混沌和RBF神经网络的短时交通流量预测 [J], 张玉梅;曲仕茹;温凯歌
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交通流量短时预测方法概述交通流量短时预测是动态交通控制和诱导的前提，要在控制决策的时刻对下一时刻乃至以后若干时刻的交通流量做出实时短时预测，预测方法的优劣和准确度的高低直接关系到控制与诱导的实际效果。

因此，交通流量短时预测在交通事故检测、交通状态识别和交通流诱导方面发挥着越来越重要的作用，实时、准确的交通流量预测是这些系统实现的前提和关键。

LI前，国内外关于交通流动态预测理论的研究还处于发展阶段，并没有形成很成熟的理论体系。

在以往的研究中，交通流量的中长期预测已取得了一定的研究结果，但是关于短时交通流量预测的研究还未能取得很令人满意的成果。

这主要是因为短时交通流量预测的影响因素很多规律性不明显。

在过去的儿十年里，交通工程领域的研究者对交通流量的短时预测做了大量的研究工作，但研究得到的各种预测方法均有自身的适用范围和条件。

因此，一些学者釆用数据融合的技术将不同预测方法相结合得到相应的组合预测方法，这些组合预测方法融合了多种方法的优点，但计算过程可以过于复杂，适用于理论研究而不适用于实际应用。

下文将对国内外常用的儿种交通流量短时预测方法进行简单介绍。

3.1历史平均预测方法Stephanedes于1981年将历史平均预测方法用于城市交通控制系统中，该方法主要利用历史数据结合当前交通流量的实测数据建立预测模型【⑸。

历史平均法是处理变量与变量之间相互关系的一种数理统讣方法，其实质就是利用历史的数据作简单的平均，用来预测未来的交通流量，该方法主要是利用交通流本身的周期变化特征。

该方法的计算公式如下：Q(t+1) = a*Q(t) + (1 -a)*Q(t-l) (3-1) 其中Q(t+1)代表某路段下一时刻的交通流量；Q⑴代表该路段当前时刻的交通流量；Q(t-l)代表该路段前一时刻的交通流量；a代表预测平滑系数。

该方法计算简单，预测平滑系数的确定可用最小二乘法在线估计，可以在一定程度上解决不同时间段的交通流量预测问题。