基于影响模型的短时交通流预测方法

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短时交通流量预测分析

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。

基于数学模型的城市短时交通流预测方法

81基于数学模型的城市短时交通流预测方法时文俊（郑州升达经贸管理学院基础部，河南郑州451191）摘要：在对城市交通流进行预测时，由于缺乏对交通流空间关联特性的分析，导致预测结果与实际的交通流数据存在较大偏差。

针对此，提出基于数学模型的城市短时交通流预测方法研究。

研究充分考虑了时序特性在交通流空间关联特性表现中基础价值，在数学模型中引入了多尺度图卷积算法，通过网络参数加权的方式实现对多层图卷积结构的设置，使得耦合数学模型能够满足交通流时序数据的处理需求，再根据速度、密集度与交通流量之间的关系，精准预测短时间内道路经过车辆数量。

在测试结果中，设计方法预测结果的MAE 的区间范围为7.0-11.0，RMSE 的区间范围为20.0-22.0，MAPE 的区间范围为0.90-0.70，偏差程度始终处于较低水平。

关键词：数学模型；短时交通流；空间关联特性；多尺度图卷积算法中图分类号：TP18文献标识码：A 文章编号：2096-9759（2023）07-0081-030引言汽车数量在近些年实现了迅速增加，这一变化虽然在极大程度上提高了交通效率，但是也带来了许多问题，最为常见的问题之一就是交通堵塞[1~3]。

针对此，对交通流量进行精准预测，并结合预测结果实施有效的管理调度措施是十分必要的[4]。

其中，文献[5]通过将SARIMA 与GA-Elman 进行组合，构建了预测模型，实现对短时交通流的预测分析。

该方法在一定程度上提高了预测结果的可靠性，但是对于预测时长的执行范围有限，当预测时长过短时，对应的预测结果难以达到实际应用需求。

文献[6]将两级分解和GRU-AT 网络应用到交通流预测模型的构建中，实现对短时交通流的预测。

该方法有效提高了预测结果的稳定性，但是在精度方面存在进一步优化的空间。

在上述基础上，本文提出基于数学模型的城市短时交通流预测方法研究，并以实际交通数据信息为基础，采用对比测试的方式分析验证了设计预测方法的可靠性。

短时交通流预测模型综述

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。

短时交通流预测模型综述

短时交通流预测模型综述介绍短时交通流预测模型在交通管理和规划中起着关键作用。

它能够通过对历史交通数据的分析和建模，预测未来一段时间内的交通状况，为交通管理部门提供参考和决策依据。

本文将全面、详细、完整地探讨短时交通流预测模型的相关内容。

短时交通流预测的意义短时交通流预测对交通规划、交通管理和出行决策等方面都具有重要意义。

准确的交通流预测能够帮助交通管理部门合理调度交通资源，提高交通系统的出行效率和服务质量。

同时，它也能够为交通规划者提供科学依据，优化道路网络布局和交通设施的设置。

传统的短时交通流预测方法基于时间序列分析的方法1.移动平均法2.季节分解法3.自回归移动平均模型(ARIMA)基于回归分析的方法1.多元线性回归模型2.非线性回归模型基于人工神经网络的方法1.反向传播神经网络(BPNN)2.循环神经网络(RNN)3.支持向量机(SVM)基于机器学习和深度学习的短时交通流预测模型随机森林方法1.随机森林算法原理2.随机森林在交通流预测中的应用案例卷积神经网络方法1.卷积神经网络算法原理2.卷积神经网络在交通流预测中的应用案例长短时记忆网络方法1.长短时记忆网络算法原理2.长短时记忆网络在交通流预测中的应用案例现代短时交通流预测模型的优势和挑战优势1.准确性更高2.鲁棒性更好3.处理复杂数据更灵活挑战1.数据质量问题2.数据时空关联问题3.模型运行时间问题结论短时交通流预测模型在交通管理和规划中起着重要作用，对提高交通系统效率和优化交通资源分配具有重要意义。

传统的短时交通流预测方法主要基于时间序列分析和回归分析，而现代的方法则借助机器学习和深度学习技术提供更准确、灵活和鲁棒的预测模型。

尽管现代模型具有众多优势，但仍然面临数据质量、时空关联和运行时间等挑战。

未来的研究中，应该进一步提升模型的准确性和稳定性，解决现有模型的缺陷和挑战，为交通管理和规划提供更可靠的工具和方法。

《基于最小二乘支持向量机的短时交通流预测方法研究》范文

《基于最小二乘支持向量机的短时交通流预测方法研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快和交通网络复杂性的提升，准确预测短时交通流量对于智能交通系统的建设和交通规划显得愈发重要。

准确的短时交通流预测能够提高交通运行效率、降低交通拥堵程度、改善城市居民出行体验，并有助于实现智能交通系统的智能化和自动化。

然而，由于交通流量的动态变化性、非线性和不确定性，传统的预测方法往往难以满足实际需求。

因此，本文提出了一种基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）的短时交通流预测方法。

二、最小二乘支持向量机理论最小二乘支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，它通过构建一个高维空间中的超平面来对数据进行分类或回归。

与传统的支持向量机相比，LSSVM在处理回归问题时具有更好的泛化能力和更高的预测精度。

此外，LSSVM还具有算法简单、计算量小等优点，适用于处理大规模数据集。

三、短时交通流预测模型的构建1. 数据预处理：首先，收集历史交通流量数据，并对数据进行清洗、去噪和标准化处理，以消除异常值和噪声对预测结果的影响。

2. 特征提取：从历史交通流量数据中提取出与短时交通流预测相关的特征，如时间、天气、节假日等。

3. 模型构建：利用LSSVM构建短时交通流预测模型。

具体地，将历史交通流量数据作为输入，将预测的目标值（如未来某一时刻的交通流量）作为输出，通过优化算法求解得到模型参数。

4. 模型训练与优化：利用训练数据集对模型进行训练，通过交叉验证等方法对模型进行优化，以提高模型的预测精度。

四、实验与分析1. 数据集与实验环境：本文采用某城市实际交通流量数据作为实验数据集，实验环境为高性能计算机。

2. 实验方法与步骤：将实验数据集分为训练集和测试集，利用训练集对模型进行训练和优化，利用测试集对模型进行测试和评估。

3. 结果与分析：通过对比LSSVM与其他传统预测方法的预测结果，发现LSSVM在短时交通流预测方面具有更高的预测精度和更强的泛化能力。

基于云模型的短时交通流预测

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人力，进行智能交通技术研究试验。短时、实应的三个数字特征，算法如下：时交通流预测是城市交通控制与诱导的基础，（）１根据ｘ计算这组数据的样本均值，ｉ＝阶样本绝对中心矩为击Ｉ样本方差 ∑ ，也是智能交通系统的重要功能之一。研究表明，没有一种预测模型和方法能够适用于各种ｓ产一 ∑（ｉ），（＝，… ，ｎ。ｒｘ－。ｉｌ）环境和条件下的交通流预测。随着不确定性研（）ｘ。２Ｅ＝究的深入，针对概率论和模糊数学在处理不确（Ｅ＝３ｎ ∑ ｌｉＥ］ｉｌ） —ｘ１，（，…，ｎ。ｘ＝）定性方面的不足，李德毅教授在概率论和模糊（）ｅ √ ４Ｈ＝磊。３基于云模型的短时交通流预测．数学的基础上提出了云的概念，并研究了模糊
【关键词】云模型；短时交通流预测；云发生器；预境污染是困扰当今国际交通领域的三大难题，尤其以交通安全的问题最为严重。据专家研究，采用智能交通技术提高道路管理水平后，每年仅交通事故死亡人数就可减少３％以上，交通工具的使用效０率也提高Ｓ９上。ｏ以６因此世界各发达国家竟相投入大量资金和
（）３计算ｌｉｘ（ｉＥ）／２ｎ）；ｌ＝ｅｐ［ｘ — ｘ（Ｅ］（）４具有确定度ｕｉｉ的ｘ成为数域中的一个云滴；（）复步骤（）（）次，产生要求的ｎ５重１到４ｎ个云滴。其中ＮＲ为产生服从正态分布随机数－ＯＭ的函数。；２４逆向云发生器．ｉ它的输入是符合某一分布的云滴，输出对ｉｒ

基于组合预测模型的短时交通流预测

Ｖｏｌ＿１３Ｎｏ．２ ຫໍສະໝຸດ Ａｐｉｌｒ２０１３
文章编号：１００９￣７４４（２０１３）０２－００３４－０８
基于组合预测模型的短时交通流预测
李颖宏，刘乐敏，王玉全
（北方工业大学城市道路智能控制技术北京市重点实验室，北京１００１４４）
摘要：在现代智能交通系统中，短时交通流预测是实现先进的交通控制和交通诱导的
关键技术之一．为了提高短时交通流预测的准确性，本文提出了一种基于组合预测模型的短时交通流预测方法．一方面，根据＂３前的交通流数据来动态调整其对未来预测的影响；－另一方面，通过对历史交通流数据的时空特性分析，利用数据挖掘领域的相关知识寻求与３前交通流特性最为相似的历史曲线，并以其为基础来获得预测值的匹配值；然后，将二
ｔｈｅｓｈｏｒｔ — ｔｅｍｒｔｒａｉｃｆｌｏｆｗｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ．ａｓｈｏｔ— ｒｔｅｒｍｔｒａｆｉｃｆｌｏｆｗｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉＳｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅ
ＬＩＹｉｎｇ — ｈｏｎｇ，ＬＩＵＬｅ — ｍｉｎ，ＷＡＮＧＹｕ— ｑｕａｎ（ＢｅｉｊｉｎｇＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＵｒｂａｎＲｏａｄＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，

短时交通流预测的研究

短时交通流预测的研究随着城市化进程的加速和交通工具的普及，城市交通流量不断增加，给城市交通管理带来了巨大挑战。

为了更好地提高城市交通的运行效率和减少交通拥堵，研究人员开始关注短时交通流预测的问题。

短时交通流预测是指对未来一段时间内交通流量的变化进行预测，通常是以分钟或小时为单位。

这种预测可以帮助交通管理部门做出合理的决策，包括交通信号灯的调整、交通疏导的安排以及交通资源的合理配置等。

同时，对于驾驶员来说，短时交通流预测也可以提供实时的交通信息，帮助他们选择最佳的出行路线，减少出行时间。

短时交通流预测的研究面临着许多挑战。

首先，交通流量受到许多影响因素的影响，包括天气、道路状况、节假日等。

因此，需要考虑这些因素，并将其纳入预测模型中。

其次，交通流量的变化具有一定的不确定性，因此需要建立合适的模型来捕捉这种不确定性。

最后，交通流量的预测需要具备高的准确性和实时性，以满足实际应用的需求。

为了解决这些问题，研究人员提出了各种各样的短时交通流预测方法。

其中，基于统计模型的方法是最常见的一种。

这种方法利用历史交通数据来建立预测模型，通过分析历史数据中的交通流量与影响因素的关系，来预测未来一段时间内的交通流量。

另外，基于机器学习的方法也被广泛应用于短时交通流预测中。

这种方法通过训练模型来学习交通数据的模式和规律，从而预测未来的交通流量。

除了以上方法，还有一些新兴的研究方向，如基于深度学习的方法和基于移动手机信号数据的方法。

这些方法利用大数据和人工智能的技术，可以更好地预测交通流量，并且具有较高的准确性和实时性。

总之，短时交通流预测的研究对于改善城市交通管理和提高出行效率具有重要意义。

随着技术的不断发展，我们相信短时交通流预测的准确性和实时性将会得到进一步提高，为城市交通运行带来更大的便利。

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流预测的难点，引入随机过程中影响模型的理论对其进行建模。将每个节点的交通流处理为一个隐马尔科夫过程，整个网络由多个相互交互的隐马尔科夫过程组成，采用Ｅ算法对模型参数进行训练。实验结果表明，方法具有较高的预测精度，可较好地显示交通网络中多Ｍ该
个节点之间交通流的交互规律以及动态演化规律。
关健词：影响模型；交通流预测；隐马尔科夫过程；神经网络；智能交通；交通网络
ＳｏｔｔｒａＣＦｌｗｒｃｓｉｇＭｅｈｄｈｒ —ｅｍＴｒｍｏＦｏｅａｔｔｏｎ
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第３８卷第１期０
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中圈分类号：Ｔ１Ｐ８
基于影响模型的短时交通流预测方法
丁栋，朱云龙，库涛。王亮１，２
（．中国科学院沈阳自动化研究所工业信息学实验室，沈阳１０１；２中国科学院研究生院，北京１０４）１１０６．００９
摘
要：根据复杂交通网络中多个节点之间交通流相互影响的特性，提出一种基于影响模型的短时交通流预测方法。分析交通网络中交通
ｎｖｌｓｏｔｔｒｔａｃｆｏｆｒｃｓｉｇｍｅｈｏａｅｎｉｆｕｎｃｄｅ．ｓｄｏｈｎｌｓｓｏｅｄｆｃｌｉｓｏｅｔａｃｆｏｆｒｃｓｉｇｏｅｈｒ—ｅｍｒｆｗｏｅａｔｔｄｂｓｄｏｎｅｅｍｏ１Ｂａｅｎｔｅａａｙｉｆｔｉｕｔｅｆｔｆｗｏｅａｔｉｌｎｌｈｉｈｒｉｌｎｐｏｂｅ，ｈｓｍｅｈｎｏｕｅｅｔｅｒｆｉｆｕｎｅｍｏｅｏｍｏ１ＡｓｔａｃｆｏｏａｈｎｏｅｉｃｎｓｄｒｄａｉｄｎＭａｋｖｐｏｅｓｒｌｍｔｉｔｏｄｉｔｄｃｓｔｈｏｙｏｌｅｃｄｌｔｄｅ．ｔｆｗｆｅｃｄｓｏｉｅｅｓａｈｄｅｒｏｒｃｓ，ｒｈｎｈｅｒｉｌ
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