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近期有一篇关于短时交通流预测的学术论文刚刚总结了几种主要的短时交通流预测类型，正好这篇文章是中文编撰的，省去了翻译之苦。原文摘抄如下： 短时交通流预 测的时间跨度一般认为不超过15min。短时交 通流预测 …
的改进混沌时间序列预测方法. 利用遗传算法优化BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练BP 神经网络预测模型以求. 得最优解, 并将该预测方法应用到几个典型混沌时间序列和实测短时交通流时间序列进行有效性验证. 仿真结果表. 明, 该方法对典型混沌时间序列和短 ...
都市快轨交通·第 32 卷 第 4 期 2019 年 8 月 doi: 10.3969/j.issn.1672-6073.2019.04.009 学术探讨 短时交通流预测模型综述 赵 宏，翟冬梅，石朝辉 （北京交通大学软件学院，北京 100044） 摘 要: 介绍短时交通流预测的背景和意义，将短时交通流预测 ...
交通预见未来 (5)基于深度学习的短时道路交通流预测 1、文章信息 《Short-Term Traffic Flow Prediction with Conv-LSTM》。 这篇文章是一篇会议论文，2017第九届无线通信与信号处理国际会议(WCSP)，福州大学物理与信息工程学院的几位老师，被引10次。 2 ...
短时交通流量模式提取及时变特征分析 李清泉 1,2, 曹晶 1,2, 乐阳 1,2, 李志恒 3 1 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079; 2 武汉大学交通研究中心,武汉市珞喻路129号430079; 3 清华大学自动化系,北京市清华园1号100084
在智能交通系统（ITS）中，用已有交通数据准确、实时预测未来短期交通流量，对城市交通规划、交通管理和控制很重要。短期交通流预测是要预测某条道路在未来几分钟或几小时交通流的变化情况（流量、速度等）。交通流量预测方法可分为三类：统计方法模型、传统机器学习模型和深度学习模型。
短时交通流预测模型综述. 摘要 交通流预测在智能交通系统中一直是一个热门的研究领域，几十年来，专家和学者们用各种方法建了许多相对精确的预测模型。. 本文在提出交通流短期预测模型应具备的特性的基础上，讨论了几类主要模型的结果和精确度，并对 ...
摘要： 利用交通大数据进行短时流量预测成为智能交通研究的重要课题之一。 2016年7月,国家发改委、交通运输部印发《推进“互联网+”便捷交通促进智能交通发展的实施方案》,提出建设先进感知监测系统、构建下一代交通信息基础网络、强化交通运输信息开放共享等具体要求。
基于状态判别的短时交通流预测 方法研究 匡兰 湖南大学 摘要： 随着城市交通拥堵及其伴生的环境污染与安全等交通问题日益突出,作为解决交通拥堵问题重要途径的智能交通系统（Intelligent Transportation Systems,ITS）的相关研究越加得到关注。而交通流预测 ...
【摘要】:在分析短时交通流具有的非线性和不确定性的基础上,指出应用径向基神经网络(RBF)和非参数回归方法(NPR)进行短时交通流预测的适用性。提出将径向基神经网络的输入端和...
基于最近邻法的短时交通流预测[J].同济大学学报:自然科学版,2006,34(10):1494-1498.ZhouXiao-peng,FengQi,SunLi-jun.Short-termtrafficflowforecastingbasedon...
准确的短时交通流预测不仅能实现对交通状态的动态把控并据此实施交通诱导,还能为出行者提供实时、具体的道路信息,提高道路通行能力。随着大数据及信息技术地不断突破,短时交...
根据城市道路短时交通流特征,在ARIMA(autoregressiveintegratedmovingaveragemodel)模型和SARIMA(seasonalautoregressiveintegratedmovingaveragemode...
随着计算机技术、通信技术以及交通技术的进步,智能交通系统(IntelligentTransprotSystems,ITS)的应用也越来越广泛,它被认为是缓解道路交通拥堵和减少交通事故...
短时交通流预测方法研究郭牧;孙占全;潘景山;徐梅【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2008(025)009【摘要】交通流预测是智能交通系统的热门研究课...
对BP算法提出了分四步走的全面智能改进方法,并把这种方法应用于对战略交通流的动叁时序预测,通过仿真证明了这种改进的优异效果:6.提出了一种新型的用正弦余弦...
基于支持向量机回归的短时交通流预测模型[J].华南理工大学学报(自然科学版),2013,(9).71-76.doi:10.3969/j.issn.1000-565X.2013.09.012.[3]YishengLv,Yanjie...
摘要:目前,为了解决我国严重的交通拥挤问题,一些智能化的系统已经逐渐的引入到了交通管理中,从而进一步提高了交通运行的效率.本文对深度学习的涵义做了简单的...
摘要针对神经网络预测模型在预测短时交通流时输入变量选取与隐含神经元数目确立上的不足,提出了一种数据驱动的快速网络结构估计算法。根据交通流的混沌特性,...