组合预测方法在城市交通流量预测中的运用
交通流量预测的研究与分析
交通流量预测的研究与分析随着城市化进程的加速和人口密集度的不断增加，交通拥堵成为了现代城市面临的重要问题。
为了缓解交通拥堵，提高城市交通效率，交通流量预测成为了目前交通领域中的一个热点问题。
交通流量预测是指通过对历史交通数据进行分析，利用数据挖掘算法和统计模型对未来的交通流量进行预测。
本文旨在探讨交通流量预测的研究与分析。
一、交通流量预测的背景与意义交通流量预测是交通领域中至关重要的一环。
随着城市人口的增长和交通运输量的不断增加，交通交通拥堵和交通事故频发问题日益突显。
交通拥堵不仅会浪费大量时间和金钱，而且会给人们带来负面影响，如心理压力和健康问题。
此外，交通拥堵也会影响城市的经济发展和社会稳定。
因此，实现对未来交通流量的精准预测，以制定合理交通管理措施，缓解交通拥堵和保障交通安全，对于提高城市交通效率和推动城市发展具有重要意义。
二、交通流量预测的方法1. 历史数据分析法历史数据分析法是通过对历史交通数据进行分析，建立数学模型对未来的交通流量进行预测的方法。
该方法的基本原理是认为过去一段时间内的交通流量变化趋势与未来一段时间内的交通流量变化趋势是相似的。
因此，可以利用历史数据中的规律对未来的交通流量进行预测。
该方法的优点在于需要的数据较为简单，处理起来也不复杂，但是只是对特定时间段内的流量预测比较准确，对于长期预测较难准确。
2. 统计模型法统计模型法是利用时间序列分析、回归分析等统计方法进行交通流量预测的方法。
该方法的基本原理是通过建立数学模型，将影响交通流量的各因素量化，建立数学关系对未来的交通流量进行预测。
该方法在理解和推广上较为容易，同时还可以提供一些对于影响交通的因素的洞察。
但是，该方法需要很多的统计数据支持，而交通数据的获取难度较大，因此需要对数据进行处理、分析和适当的修正。
三、交通流量预测案例分析交通流量预测有非常广泛的应用，如城市道路规划、公路建设、市区交通疏导等。
下面以市区交通疏导为例，来说明交通流量预测的步骤和方法。
城市轨道交通客流预测方法
客流预测及结果分析
在研究范围内划分了519个交通小区(与2008年居民出行调查交通小区保持一致) ,经预测整个区域在3个特征年的出行总量分别为: 1 727. 3× 人次、2 043. 5× 人次、2 186. 6× 人次。
全日出行分布预测采用式( 2)和式( 3)所示的双约束重力模型进行,其中模型中的阻抗函数,采用负指数函数形式。高峰小时的发生吸引和分布采用式( 4)和式( 5)进行预测。根据高峰小时的工作和上学出行现状OD量,标定了模型参数,见表1。
2. 1各交通小区全日出行的发生(吸引)预测交通小区的日发生量与人口数相关、吸引量与就业岗位数相关,并服从指数关系。
其计算式为：
i , j=1,2,…,n
式中: G i为交通小区i的发生量; A j为交通小区j的吸引量; P i为交通小区i的人口数; W j为交通小区j的就业岗位数; a i、b i、cj、d j均为模型参数,反映了交通小区i的土地利用性质; n为交通小区数。
=
式中: 为路段a上的k类机动车行驶时间; 为自由车流状态下路段a的k类机动车行驶时间; 为路段a上k类机动车交通量； 为k类机动车折算成标准小客车的折算系数; 为路段a的通行能力。
路段a上的公交车流量,可按照该路段上的线路条数和相应的发车间隔计算。
为了简单起见,对于步行、自行车和轨道交通方式,可采用固定速度来计算路段走行时间,即
终端成本、始端等待成本)。运行成本是指所采用的交通方式在行走途中消耗的成本,包括行走时间价值和货币成本2部分,设置在各路段上。换乘成本包括换乘时间价值与换乘货币成本。换乘时间价值主要包括换乘步行时间和换乘候车时间;对于换乘货币成本,则主要为上一交通工具的存取费用。连接弧成本主要是指候车时间和存车费用。其中,类似于小汽车的停车费用,可以根据所在区域的不同设置不同的费用,这也是设置连接弧的一个重要作用。对于时间成本,步行和等待期间的单位时间价值与行车期间的单位时间价值是不同的。文献[ 12]提出的相关理论:通勤者愿意花在公交车上的时间价值,约为该时间段内工资的一半;普通的通勤者愿花他每小时薪水的一半而不愿花1 h在公共汽车或火车上,而花在步行或等待上的时间价值还要大2~ 3倍,一个普通的通勤者愿花他每小时薪水的1. 0~ 1. 5倍而避免花1 h来步行或等待。西方国家的公共交通规划中,时间价值的系数一直沿用这个相对比例。由于受体力的限制,对于步行和自行车方式应限定在一定走行距离,超出这个距离就认定其广义费用为无穷大或给定一个大数。本文根据西安市的调查数据,建议一次连续步行距离限制在1 500 m以内,一次自行车连续走行限制在4 000 m以内。
《2024年结合小波分析及优化理论的组合预测方法及应用》范文
《结合小波分析及优化理论的组合预测方法及应用》篇一一、引言随着现代科技的发展，预测问题在各个领域中显得尤为重要。
为了提高预测的准确性和可靠性，各种预测方法应运而生。
其中，组合预测方法因其能够综合利用多种预测方法的信息而备受关注。
本文将探讨结合小波分析及优化理论的组合预测方法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、小波分析理论基础小波分析是一种信号处理技术，它通过使用小波函数对信号进行多尺度、多分辨率的分解和重构。
小波分析具有时频局部化特性，能够在不同尺度上对信号进行观察和提取。
小波分析广泛应用于信号处理、图像处理、数据分析等领域。
三、优化理论在预测中的应用优化理论是数学领域中的一个重要分支，主要用于寻找问题的最优解。
在预测领域中，优化理论可以帮助我们选择最佳的预测模型和参数，从而提高预测的准确性。
常见的优化算法包括梯度下降法、遗传算法、粒子群算法等。
四、结合小波分析及优化理论的组合预测方法本文提出的组合预测方法，是将小波分析与优化理论相结合，首先对原始数据进行小波变换，得到多尺度、多分辨率的分解结果。
然后，利用优化理论选择合适的预测模型和参数，对各尺度上的数据进行预测。
最后，将各尺度的预测结果进行合成，得到最终的预测结果。
五、方法应用1. 数据预处理：首先对原始数据进行清洗、整理和标准化处理，以便进行后续的分析和预测。
2. 小波变换：使用小波函数对数据进行多尺度、多分辨率的分解，得到不同尺度上的数据序列。
3. 优化模型选择：根据各尺度上的数据特点，利用优化理论选择合适的预测模型和参数。
常见的预测模型包括线性回归模型、神经网络模型等。
4. 预测：利用选定的模型和参数对各尺度上的数据进行预测，得到各尺度的预测结果。
5. 结果合成：将各尺度的预测结果进行合成，得到最终的预测结果。
6. 结果评估：通过与实际数据进行对比，评估预测结果的准确性和可靠性。
六、实例应用与结果分析以某城市交通流量预测为例，采用本文提出的组合预测方法进行实证分析。
智能交通系统中的车流量预测方法
智能交通系统中的车流量预测方法随着城市化的进程，城市人口和车辆的数量不断增加，交通拥堵成为一个严重的问题。
解决交通拥堵的一个重要方法就是通过智能交通系统来优化城市交通。
智能交通系统是指通过现代科技手段对城市交通进行优化管理的一种智能化交通管理模式。
车流量预测是智能交通系统中的重要环节，其精度和实时性直接影响到交通系统的效能和管理水平。
因此，本文将着重探讨智能交通系统中的车流量预测方法。
一、传统的车流量预测方法传统的车流量预测方法主要是基于统计分析和经验估计进行预测。
这种方法需要收集大量的历史数据，通过数学计算进行预测。
按照预测方法的不同，可以将传统的车流量预测方法分为以下几种：1. 基于时间序列分析的预测方法：这种方法基于历史车流量数据，利用时间序列分析的方法对车流量的周期性变化、时变性和趋势性变化进行分析和预测。
例如，通过使用ARIMA模型、Exponential Smoothing模型等，可以对车流量进行预测。
2. 基于回归分析的预测方法：这种方法是基于历史车流量数据和其他相关指标（如天气、假期、活动等）进行回归分析，从而预测未来车流量变化。
例如，通过使用多元线性回归模型、逻辑回归模型等进行预测。
3. 基于神经网络的预测方法：这种方法是通过对历史车流量数据的学习和训练，建立一个神经网络模型，以预测未来车流量的变化。
例如，通过使用BP神经网络、RBF神经网络等进行车流量预测。
以上传统的预测方法都有其优点和缺点。
优点是数据准确性高，预测周期长，可以提前预知某一段时间内的车流量。
缺点是缺乏实时性，预测精度受到历史运行情况和其他因素的影响。
二、机器学习车流量预测方法近年来，随着人工智能和机器学习技术的发展，机器学习方法也被广泛应用于车流量的预测。
相对于传统的车流量预测方法，机器学习方法具有处理大数据和实时数据的优势，且可以自动识别出数据中的模式和规律，从而提高预测精度。
以下是几种常见的机器学习车流量预测方法：1. 短期车流量预测方法：这种方法是基于一些最新和相对较短的因素（如太阳辐射、道路状况、节假日等）进行车流量预测。
公路交通流量监测与预测研究
公路交通流量监测与预测研究在现代社会，公路交通扮演着至关重要的角色，它是人员和货物流动的主要通道，与经济发展、社会运行紧密相连。
而对公路交通流量的监测与预测，则是优化交通管理、提升交通效率、保障交通安全的关键环节。
交通流量监测，简单来说，就是对公路上车辆的数量、速度、流向等信息进行收集和记录。
这一工作的重要性不言而喻。
首先，它能为交通规划提供基础数据。
通过长期、持续的监测，我们可以了解不同路段在不同时间段的交通流量规律，从而为新建道路、扩建道路提供决策依据。
比如，某个区域的交通流量持续增长，且超过了道路的承载能力，那么就有必要考虑新建或扩建道路，以缓解交通压力。
其次，交通流量监测有助于及时发现交通拥堵。
当某一路段的车辆数量突然增加，速度明显下降，就可能意味着出现了拥堵。
相关部门可以迅速采取措施，如调整信号灯时间、派遣交警疏导等，以尽快恢复交通畅通。
再者，监测数据对于交通事故的分析和预防也具有重要意义。
通过对事故发生地点和时间的交通流量数据进行研究，可以找出事故多发的规律和原因，从而采取针对性的措施，如设置警示标志、改善道路设施等，降低事故发生的概率。
那么，如何进行交通流量监测呢？目前，常见的监测方法主要包括以下几种：一是环形线圈检测。
在道路上铺设环形线圈，当车辆通过时，会引起线圈磁场的变化，从而检测到车辆的存在和通过时间，进而计算出交通流量和速度等信息。
这种方法准确性较高，但安装和维护成本也相对较高。
二是视频检测。
利用摄像头对道路进行拍摄，通过图像处理技术识别车辆，并获取车辆的相关信息。
视频检测具有安装方便、可同时监测多个参数等优点，但受天气和光照等因素的影响较大。
三是微波检测。
通过向道路发射微波并接收反射波，根据反射波的变化来检测车辆的存在和速度等。
微波检测不受天气和光照影响，适用于各种环境，但对车型的分辨能力相对较弱。
四是浮动车检测。
利用安装有定位设备的出租车、公交车等车辆，通过其行驶轨迹和速度来推算道路的交通流量。
如何利用概率图模型进行交通流量预测(七)
概率图模型在交通流量预测中的应用随着城市化进程的加快和出行需求的不断增加，交通拥堵问题日益突出。
在这种情况下，交通流量预测成为了解决城市交通问题的重要手段之一。
概率图模型作为一种有效的预测工具，在交通流量预测中发挥着越来越重要的作用。
本文将从概率图模型的基本原理入手，探讨如何利用概率图模型进行交通流量预测。
概率图模型是一种用于描述变量之间依赖关系的数学工具，它以图的形式表示变量之间的关系，包括贝叶斯网络和马尔可夫随机场等。
在交通流量预测中，概率图模型的主要作用是通过对历史交通流量数据的分析，建立变量之间的概率依赖关系，并据此预测未来的交通流量。
首先，概率图模型可以用来发现交通流量数据中的模式和规律。
传统的交通流量预测方法通常是基于统计学方法或机器学习方法，这些方法往往需要大量的数据样本和特征工程，而且对数据的分布假设比较严格。
而概率图模型可以通过对数据进行概率建模，从而更好地发现数据中的模式和规律。
比如，可以利用贝叶斯网络来描述不同路段之间的交通流量依赖关系，从而更准确地预测未来交通流量的变化趋势。
其次，概率图模型可以用来处理不确定性和噪声。
交通流量数据通常受到多种因素的影响，如天气、节假日、特殊事件等，这些因素都会引入不确定性和噪声。
传统的预测方法往往难以处理这些不确定性和噪声，而概率图模型可以通过概率推断的方式，更好地处理这些不确定性和噪声。
比如，可以利用马尔可夫随机场来描述交通流量数据之间的空间相关性和时间相关性，从而更准确地预测未来交通流量的波动情况。
此外，概率图模型还可以用来进行多源数据融合。
随着交通信息化技术的不断发展，我们可以获取到各种各样的交通数据，如GPS轨迹数据、交通摄像头数据、道路传感器数据等。
这些数据通常具有不同的时空分辨率和精度，如何将这些数据融合起来，更准确地进行交通流量预测成为了一个重要的问题。
概率图模型可以通过建立多源数据之间的概率依赖关系，从而更好地进行多源数据融合。
基于组合预测模型的短时交通流预测
Ｖｏ ｌ ＿ １ ３ Ｎｏ ． ２ ຫໍສະໝຸດ Ａｐ ｉｌ ｒ ２ ０１ ３
文 章 编 号 ：１ ０ ０ ９ ￣７ ４ ４（ ２ ０ １ ３ ）０ ２ － ０ ０ ３ ４ － ０ ８
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 １ ０ ０ １ ４ ４ ）
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
ｔ ｈ ｅ ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ — ｔ ｅ ｍ ｒ ｔ ｒ ａ ｉｃ ｆ ｌｏ ｆ ｗ ｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ． ａ ｓ ｈ ｏ ｔ— ｒ ｔ ｅ ｒ ｍ ｔ ｒ ａ ｆ ｉｃ ｆ ｌｏ ｆ ｗ ｐ ｒ ｅ ｄｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ Ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏｓ ｅ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ
Ｌ Ｉ Ｙｉ ｎ ｇ — ｈ ｏ ｎ ｇ，ＬＩ Ｕ Ｌ ｅ — ｍｉ ｎ，Ｗ ＡＮＧ Ｙｕ— ｑ ｕ ａ ｎ （ Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｋ ｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｕ ｒ ｂ ａ ｎ Ｒ ｏ ａ ｄ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，
城市交通中的交通拥堵预测技术的使用技巧
城市交通中的交通拥堵预测技术的使用技巧随着城市人口的增长和车辆数量的快速增加，城市交通拥堵成为了现代生活中的一大问题。
为了更好地解决交通拥堵问题，交通拥堵预测技术应运而生。
通过使用这些技术，交通管理部门可以预测拥堵点和时间，制定相应的策略来减少拥堵，提高城市道路的通行效率。
本文将介绍交通拥堵预测技术的使用技巧，希望对读者有所帮助。
首先，了解数据来源是使用交通拥堵预测技术的第一步。
这些技术通常使用大规模的数据来进行预测，其中包括实时交通数据、历史交通数据、天气信息等等。
实时交通数据是通过交通传感器、GPS设备、交通摄像头等设备收集而来的，可以提供准确的交通流量和速度等信息。
历史交通数据则是以往的交通信息记录，可以用于分析和预测未来的交通拥堵状况。
而天气信息的获取也对交通拥堵预测至关重要，因为天气状况会对交通流量和道路通行状况产生影响。
因此，在使用交通拥堵预测技术时，我们需要了解这些数据的来源和采集方式，并保持数据的准确性。
其次，选择合适的模型或算法是使用交通拥堵预测技术的关键。
常见的拥堵预测模型包括基于统计学的模型、基于机器学习的模型和基于人工智能的模型。
基于统计学的模型通常使用历史数据进行拟合和预测，如传统的线性回归模型，这些模型在数据特征较为简单且稳定的情况下表现良好。
而基于机器学习的模型和基于人工智能的模型则可以更好地处理非线性关系和复杂的交通状况。
例如，支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等机器学习算法可以有效地处理大规模数据和高维特征，而深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）则在处理时序数据和复杂关系方面有着优势。
选择适合的模型或算法可以提高预测的准确性和效果。
此外，合理选择特征和进行特征工程也是使用交通拥堵预测技术的关键环节。
特征是用来描述数据的各种属性，不同的特征对于预测结果的准确性和稳定性有着重要影响。
在交通拥堵预测中，常用的特征包括交通流量、车速、路段长度、道路等级、道路条件、路口信号等。
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Ｑ喽 ＝
检验随机误差项 占 是否独立且服从正态分布 ， 从而确定建立模型是否合理 。
（ ２ ）
１２ 卡尔曼滤波模型 ． 卡尔曼滤波（ Ｆ Ｋ ）是 Ｋ ｌ ａ 于 １６ 年提出的， ａ ｎ ９０ ｍ 该算法具备数字计算高效性 ， 通过采用 由状态方程和 观测方程组成 的线性随机系统 的状态空 间模型来描述滤波器 ， 并利用状态方 程的递推性 ， 按线性无偏最 小均方误差估计准则 ， 采用一套递推算法对滤波器 的状态变量作最佳估计 ， 而求得滤掉噪声的有用信 从 号的最佳估计值。 前在卫 星导航 、 目 经济预测 、 文研究等领域 中被广泛应用 ， 水 而在交通系统应用 中还处 于探索阶段 。 由于交通系统是离散时间线性动态 系统 ， 可用方程 ：
２０ ０ ７年 ４月
Ａｐ ．２ ０ ｒ ０７
文章编号 １７ － ５Ｘ（０７ ０ ０２ ０ ６２ ０８ ２０ ）２— １２— ４
组 合 预 测 方 法在 城 市 交通 流 量 预 测 中的运 用
犹 勇
（ 重庆师范大学 数学与计算机科学学 院 ， 重庆 ４０４ ） ００７
摘
要： 市交通运输问题 已成为 阻碍城 市发展的主要 问题 ， 城 对几种重要的 交通流量预 测
交通流量 ， 以及合理分配现有道路成为当今交通控制和交通引导的核心问题 。此处利用遗传算法群体搜 索的特点组合 Ａ Ｉ Ａ预测、 ＲＭ 卡尔曼滤波预测和神经 网络预测等预测方法 的优点 ， 有效地提高 了交通流量
预测的精度。
１ 模型介绍
１１ Ａ Ｉ Ａ（ ｕ — ｅｒ ｓ ｎＩｔ ａ ｄＭ ｖ ｇ ｖｒ ｅ模型 ． Ｒ Ｍ Ａ ｔ Ｒ ｇ ｓ ｏ ｅ ｔ ｏｉ ｅ ｇ ） ｏ ｅｉ ｎｇ ｅ ｒ ｎＡ ａ Ａ Ｉ Ａ模型又称 Ｂ ｘ Ｊｎｉ 模型， Ｂｘ Ｊ ｋ ｓ １７ 年创立 。该模型不仅适用于平稳时间 ＲＭ ｏ — ｅｋ ｓ ｎ 由 ｏ 和 ｅ ｉ 于 ９０ ｎｎ 序列 ， 更主要的是适用于非平稳时间序列 。它的数学表达式如下 ：
维普资讯
第２ ４卷第 ２期
Ｖ０ ． ４ Ｎｏ ２ １２ ．
重庆工商大学学报 （ 然科 学版） 自
Ｊ ｈｎｃ ｇ ｅ ｎｌ ｕｉ ｓ Ｕ ｉ （ ａＳｉ ｄ ｏｇｉ ｅ ｏＢ ｓ ｅ ｎ ．Ｎ ｔ ｅＥ ） Ｃ ｌ Ｔ ｈ ｎｓ ｖ ｎ
收 稿 日期 ：０ ６—１ ０ ； 回 日期 ：０６—１ ９ ２０ １— ６ 修 ２０ ２—１ 。
作者简介 ： （９ １ ， ， 犹勇 １８ 一）男 重庆铜梁人 ， 硕士研究生 ， 从事组合预测研究 。 主要
维普资讯
第 ２期
犹 勇 ：组合预 测方法在城 市交通 流量预测 中的运用
１３ ２
置 ＋ ＝ ｃ — ＋８＿ ＿ ｌ 】 】 ｃ
＝
（） ３ （） ４
来描述 式（ ） 引。 ３ 为预报方程 归系数 ； ４ 为状态方程 ， 式（ ）
川
为转移矩阵 ，川 为动态噪声 。 占 假定 占 与 ｅ都是随机变量 ， 并且二者是互不相关、 均值为 ｏ 方差分别 为 和 的白噪声 ， 、 运用广义
咖 ）△ （ 占 （ ｇ ：＝０ ）。
（） １
其 中， （ ） 自回归算子 ， ＝１一 ６Ｂ 是 △ Ｂ是差分算子，（ ） ０ Ｂ 为移动平均算子…。 该模型假设未来 的预测值与 现在的和历史的数据有非常强的函数关 系， 即当前交通流量 的变化 △ 不仅受当前占 随机因素的冲击 ， ｉ 还 受历史 Ｐ ｉ＞０ （ ）和 一 ｉ ）的影响。 ｉ ＞１ （ 如果观察到的样本个数足够大 ， 就可以采用非线性 回归方法估计 Ａ Ｉ Ａ模 型中的参数 咖和 。 ＲＭ 使用
＝
最／ －乘法 ， ｊ－ ￣ 可以得到以下一组递推滤波公式 ： Ｘ Ｒ ＝ Ｃ－ ｃ 】＋Ｗ
＝
（） ５ （） ６ （） ７ （） ８
ＸＲ ＋
Ａ ＝Ｒ 盯
＝
＋Ａ（ — ）
’ （） ９
（ ０ １）
Ｃ ＝Ｒ 一Ａ盯Ａ ’
其中 ， ￡ 分别对应 ｔ ｔ 时刻向量的值 ， Ｃ 盯分别为 、 ￡ 一１ 、 和 一１ Ｒ、 、 滤波值及预报值的误差方差阵 ， 为预报
量的实测值。 由以上各式可以看出， 只需确定ｔ １ 一 时刻的 和Ｃ ， 值 即可推算出￡ 时刻的 和Ｃ 由式（） 值， ５
可以得到 ｔ 时刻的预报值 。 ＋１ 因此 ， 首先要确定 、。 Ｗ Ｖ Ｃ 、 、 ４个参数。 １３ Ｂ 神经网络模型 ． Ｐ １８ ，Ｄ ９５年 Ｐ Ｐ小组提出了 Ｂ Ｐ网络学习算法 ， Ｂ 使 Ｐ网络模型成为最具有应用前途的神经网络模型。 由 非线性变换单元组成 Ｂ 神经网络 ， Ｐ 不仅简单 ， 而且具有 良好 的非线性 映射能力。 因此 ， 此处选用 Ｂ Ｐ神经 网络， 以各年交通流量实际值为输人变量来进行交通流量预报。
Ｂ Ｐ网络模型的基本思想和结构示意图请参见参考文献 ［ ］ ４。
２ 组合思路 与权 系数 的遗传 算法
模型进行 了分析 比较 ， 出一种利 用遗传算法组合 各单项预测的 交通流量组合预测方法， 提 并给
出 了实例验 证 。
关键词 ： 交通流量； ＲＭ 卡 尔曼滤波 ； Ａ Ｉ Ａ； 神经网络 ； 遗传算法 ； 组合预测 中图分 类号 ： ９ Ｕ４ １ 文 献标识 码 ： Ａ 近几年来 ， 国各大城市经济发展迅猛 ， 我 城市建设取得 了令人瞩 目的成绩 ， 但交通建设相对滞后 。由 于城市空间的严重不足， 仅仅依靠道路建设来解决城市交通问题是不可行的。因此 ， 如何准确预测未来