基于GA-Elman神经网络的交通流短时预测方法

以单断面的交通流量为研究对象,采用动态Elman神经网络进行短时交通流量的预测,提出一种基于GA-Elman神经网络的交通流短时预测方法.该方法通过遗传算法优化Elman神经网络的权值和阈值,克服了Elman神经网络易陷入局部最小的缺陷,同时提高了Elman神经网络的泛化能力和预测精度.实验仿真表明,本文方法可用于城市快速路上预测实时交通流量,预测效果优于Elman、GA-BP预测模型.     

短时交通流预测方法综述

短时交通流预测是道路交通控制系统、交通流诱导系统等领域需要解决的首要问题之一.因此,如何能够实时准确的预测交通流量成为了交通管理与控制是否能够有效实现的关键问题.     

基于两级分解和GRU-AT网络的短时交通流预测模型

为提升城市道路短时交通流预测准确性,提出了一种基于小波分解(wavelet decomposition,WD)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和融合注意力机制(attention ,AT)的门控循环单元(gated recurrent units,GRU)网络的短时交通流预测模型。首先采用WD算法将原始交通流数据分解重构成低频分量和高频分量;然后将各高频分量累加,利用VMD算法将其分解为多个本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF)分量;最后通过建立GRU-AT模型,提高模型对交通流重要特征信息提取的能力,分别预测算法分解后的交通流分量,将各个分量预测的最优结果进行聚合后获得最终的交通流预测结果。以国内外道路交通流数据为基础进行实例验证,结果表明,WD+VMD+GRU-AT模型的均方误差的平方根、平均绝对误差均小于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型、 GRU、WD+GRU、WD+VMD+GRU,提高了短时交通流预测结果的准确度和稳定性。     

基于集合经验模态分解和改进布谷鸟算法优化BPNN的混合风速预测

风速预测在风电场的运行中扮演着重要的角色,但由于风速时间序列在统计上呈现出高维、非线性、多重周期性的复杂特征,风速被研究者认为是最难模拟和预测的气象参数之一.该文分别采取集合经验模式分解(EEMD)和离散小波去噪(DWT)对风速数据进行降噪,利用改进布谷鸟(MCS)算法优化BP神经网络(BPNN)中的权值和阈值,从而构...     

基于CEEMD-GRU组合模型的快速路短时交通流预测

为了提高短时交通流预测精度,提出了基于互补集成经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)组合模型的快速路短时交通流预测方法。首先,运用互补集成经验模态分解算法,将非稳定的原始交通流时间序列数据分解为相对平稳的多个模态分量;然后,将分解后的模态分量分别建立GRU模型进行单步预测;最后,叠加每个分量的预测值,获取最终预测结果,并采用上海市南北高架快速路实测交通流数据进行实例验证。结果表明:CEEMD-GRU组合模型的预测效果明显优于GRU神经网络模型、EMD-GRU组合模型以及EEMD-GRU组合模型,平均预测精度分别提升了33.4%,25.6%和18.3%。CEEMD-GRU组合模型能够有效提取交通流数据特征分量,提高预测精度,为交通管控提供科学决策依据。     

基于神经网络和混沌理论的短时交通流预测

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。     

基于BF-SVR-GRU的短时交通流预测方法

短时交通流预测是智能交通管理的重要依据.为了提高短时交通流预测的精度,从交通流内在的稳态特征和动态特征着手,提出一种基于巴特沃兹滤波(Butterworth filter,BF),结合支持向量回归(support vector re-gression,SVR)算法和门控循环单元(gated recurrent unit...     

基于小波分析和集成学习的短时交通流预测

针对短时交通流具有随机性和不确定性等特征,提出一种基于小波分析和集成学习的组合预测模型.首先,对原始交通流数据的平均行程时间序列应用Mallat算法进行多尺度小波分解,且对各尺度上分量进行单支重构;其次,对于各重构的单支序列分别使用极端梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)进...     

短时交通流预测方法综述

以交通流预测研究的步骤为主线,对短时交通流预测的方法进行研究.对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于新兴技术的预测方法.将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;基于非线性理论的预测方法有较好的发展前景.     

考虑网联汽车信息安全的交通流短时预测方法

针对智能网联汽车因网络攻击或干扰造成的信息安全及数据缺失问题,提出一种基于数据补全的交通流状态短时预测方法。首先,基于边缘计算任务卸载模型,对智能网联汽车V2X通信过程的异常数据动态辨识;其次,提出一种具有数据补全机制的图嵌入长短期神经网络模型,实现网联汽车缺失数据补全;再次,通过补全后的完整数据集构建神经网络模型,完成短时交通流状态预测;最后,选取北京市典型路段进行实验验证。结果表明,该模型应用后交通流状态短时预测效果显著提高,与其他方法相比预测误差最大降低87.4%,预测效果与实际交通流状态相比准确率达到95％,为智能网联环境下车辆信息安全与交通资源动态优化提供理论支持和技术方案。     

基于互补型集成经验模态分解和遗传最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

交通流是智能交通系统中的关键组成部分,也是交通规划的重要依据。为了提高道路交通流量预测的精确性,提出一种基于互补型集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化参数的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的交通流量预测模型。该模型使用互补型集成经验模态分解原始数据,将分解后的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量分别用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机进行预测,叠加全部IMF分量值作为模型最终的预测结果。通过对美国加利福利亚州某高速公路一个月的交通流量数据进行训练预测,结果表明,该模型平均相对误差仅为6.51%,相较于其他模型拥有更好的预测效果,可为交通流的预测提供一定的参考。     

基于Elman神经网络的交通流量预测方法

交通流诱导系统是智能交通系统领域中一项重要的研究内容,而交通流量的预测问题则是交通流诱导系统的核心问题.因此,能够实时准确地预测交通流量成为诱导系统是否能够有效实现的关健问题.根据交通流的特性,分析交通数据采集过程中错误数据产生的原因,提出相应的处理方法,并在此基础上采用Elman神经网络对智能交通系统的流量预测进行建模.该系统采用C#并结合Matlab进行开发,通过Elman神经网络算法实现流量的预测,并采用图表的方式直观地显示预测结果.应用结果表明:该方法可以有效地对交通流量进行预测,且预测精度可以满足实际交通诱导的需要.     

基于动态时间规整和长短期记忆的空中交通流量短期预测

空中交通流量短期预测对于精准实施空中交通流量管理具有重要意义。为提高空中交通流量短期预测准确性,充分利用历史运行数据,提出了基于动态时间规整和长短期记忆(dynamic time warping-long short-term memory, DTW-LSTM)的空中交通流量短期预测模型。首先,分析了空中交通流的时空相关性特征,采用DTW算法衡量扇区之间交通流相关性;其次,依据相关性度量结果构建数据集,在不同输入条件下建立LSTM网络预测模型;最后,在不同时空参数组合模型间展开预测性能对比及分析。实验结果表明,相较于不考虑时空相关性的LSTM模型,本模型平均绝对误差(mean absolute error, MAE)降低24.5%,均方根误差(root mean squared error, RMSE)降低31.4%,相较于时空相关性的支持向量回归(support vector regression, SVR)模型,MAE降低36.4%,RMSE降低30.6%。由此可见,通过考虑交通流时空相关性可以有效提升流量短期预测的准确性,为空中交通流预测提供有益参考。     

基于分解集成方法的空中交通流量短期预测

为对空中交通流量进行短期预测,提出了基于分解集成方法的组合预测模型。首先,应用EEMD方法将流量时序数据分解为若干个分量;其次,应用排列熵计算各分量的复杂度,复杂度高于0.5的归为高频分量,其余归为低频分量;然后,高频分量采用BP神经网络算法进行预测,低频分量采用最小二乘法进行预测;接着,对分量的预测结果进行加和集成,得到了最终的预测值。最后,采集实际运行数据进行算例分析。通过比较1~6 h和7~12 h的预测结果,本文模型在1~6 h的EC值为0.905,准确度更高。与EMD-BP-OLS模型、BP模型进行比较,本文模型的评价指标均优于其他模型。通过比较60 min,30 min,15 min时间尺度数据的预测结果,60 min时间尺度的EC值为0.924,准确度最高。结果表明,本文提出的模型是可行的和有效的,更适用于短期流量预测。     

基于GRNN模型的城市道路短期交通流预测研究

采用剔出了城市道路短期交通流的周周期性特征的周差分数据作为广义回归神经网络（GRNN）模型的预测对象,这样既能避免合理选择交通流影响因素作为神经网络输入变量的困难,又能迅速获得实时短期交通流预测结果。研究结果表明,构建的神经网络模型能够很精确地实时预测城市道路短期交通流。     

基于核函数的混沌交通流预测

采用一种基于核函数的局域线性预测算法进行城市短时交通流预测．在对混沌时间序列进行重构的基础上,利用径向基核函数将相空间中邻近点投影到更高维的核空间,然后在核空间中用线性自适应算法对时间序列进行预测,现场数据的试算结果表明,该方法能有效提高短时交通流的预测精度．