基于混沌理論的短時交通流預測方法研究.pdf

1、短時交通流預測對于動態(tài)交通誘導、先進的交通管理、交通控制與安全等，均具有重要的意義，已成為交通工程領(lǐng)域重點研究課題，是智能交通系統(tǒng)的核心研究內(nèi)容之一。 交通流系統(tǒng)本質(zhì)上是人、車、路綜合作用的一個復雜巨系統(tǒng)，是一個開放、遠離平衡的系統(tǒng)。系統(tǒng)內(nèi)部存在著非線性的相互作用，過程具有不可逆性。通過某種觀測器獲取到系統(tǒng)某一狀態(tài)的時間序列蘊藏著系統(tǒng)內(nèi)全部變量混沌運動的痕跡?；煦缦嗫臻g重構(gòu)理論提供了一種技術(shù)，用于認識該類系統(tǒng)內(nèi)部演化過程，它通過

2、系統(tǒng)整體行為的一維投影來重構(gòu)復雜系統(tǒng)的整體行為．然后依其來對系統(tǒng)內(nèi)在的復雜本質(zhì)特征進行分析。 本文在對交通流時間序列特性分析的基礎(chǔ)上，對混沌時序動力系統(tǒng)的相空間重構(gòu)方法進行了研究，對重構(gòu)相空間參數(shù)進行了計算。在對基于混沌理論的短時交通流預測方法分析的基礎(chǔ)上，針對局域法確定鄰近點存在的不足，提出了改進的方案；并引入誤差修正的思想，以充分利用一步預測得到的信息，提高預測精度。在此基礎(chǔ)上，對現(xiàn)有的加權(quán)一階局域預測模型進行了改進；結(jié)合具

3、有并行處理及強大的非線性映射能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出了混沌局域-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的短時交通流組合預測模型，相對于線性擬合的加權(quán)一階局域預測模型提高了預測的精度；針對交通流時間序列非平穩(wěn)特性，引進小波分析方法，建立小波-混沌局域-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預測模型，模型從時頻角度對具有非平穩(wěn)特性的短時交通流時間序列進行多分辨分析，展現(xiàn)了原始交通流序列中蘊含的細節(jié)信息，兼顧了短時交通流的混沌特性，更加適用于具有非線性、混沌性和非平穩(wěn)特性的短時交通流