导读:本文包含了交通预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:通流,交通,噪声,灰色,模型,天气,方法。
交通预测论文文献综述
施树明,李文茹[1]（2019）在《城市交通网络运行速度预测模型研究》一文中研究指出针对城市交通网络越来越复杂的问题,提出以汽车运行速度概率分布为判断指标,以长春市交通局提供的浮动车数据为基础,基于统计推断的方法得到城市交通网络运行速度概率分布模型.通过对城市交通网络运行速度产生影响的道路交通参数进行分析,得到模型参数与道路交通参数的关系式,构建了城市交通网络中汽车运行速度概率分布预测模型.(本文来源于《东北师大学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
祁欣学,覃锡忠,贾振红,常春,樊树铭[2]（2019）在《基于田口集成学习的最佳交通流量预测模型》一文中研究指出针对预测准确性对数据相关性和网络结构极为敏感的问题,采用田口方法选择集成学习的结构参数,在保证学习多样性的同时,提高选择过程的效率,保证预测的准确性。实验仿真计算结果表明,在多个路段的交通流量数据集上,该方法皆取得了满意的预测效果,模型具有较好的鲁棒性。将仿真结果与其它算法进行比较,比较结果表明,相比传统ARIMA、MLP模型,其预测精度分别提高了4.51%、11.23%。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年12期）
于泉,高天胜[3]（2019）在《基于交通特征参数预测的高速公路新型车检器布设方案研究》一文中研究指出高速公路交通车检器合理布设有利于准确、快速地检测和预测路段交通状态,进而提高高速公路管控效率随着车检器技术的发展,一种新型车检器的应用带来了高精确度、高实时性的交通流数据。但是,目前关于交通区域车检器的布设还没有普适的理论运用一种基于BP神经网络的交通参数预测算法,选取300米、500米、800米、1000米、1300米、1500米这6种交通车检器布设间距,利用vissim仿真软件进行数据获取,通过分析不同布设间距下交通参数的预测效果,确定高速公路车检器最优布设间距,以期为高速公路监测系统建设提供理论依据(本文来源于《中国交通信息化》期刊2019年12期）
刘学刚,张腾飞,韩印[4]（2019）在《基于ARIMA模型的短时交通流预测研究》一文中研究指出高效利用短时交通流数据进行预测,建立合理的预测模型对于有效缓解交通拥挤问题十分必要。首先获取时间序列数据,判断序列的平稳性,然后用Eviews软件对时间序列数据构建ARIMA誗6,1,6誗模型,通过最小二乘估计法进行参数估计,并对残差检验是否为白噪声数据,对该ARIMA模型进行交通量的静态预测,最后对预测结果做出评价,结果显示拟合效果较好,表明ARIMA模型在短时交易量预测时有很大的应用价值。(本文来源于《物流科技》期刊2019年12期）
卢滨,张烙超,肖伯俊,杨强,张珏[5]（2019）在《基于CALINE4的短时城市道路交通污染物浓度预测》一文中研究指出仅依靠单一类型污染物浓度预测不能全面揭示城市道路空气污染物的特征和演变规律。交通污染物排放与交通流特性关系密切,通过时空依赖性的区域路网短时交通流STARIMA预测模型获取车流量,结合杭州市交通流特性与排放的关系模型,预测未来短时期内城市路网交通排放,构建CALINE4机动车尾气扩散模型,估算杭州市不同道路未来短时交通污染物浓度。通过对杭州区域道路的交通及污染物排放进行实验分析,该模型预测未来短时交通污染物浓度具有较高的精度,平均误差维持在约28%。(本文来源于《科技通报》期刊2019年11期）
迟佳欣,贺玉龙,刘磊[6]（2019）在《冰雪天气下基于道路交通冲突的事故预测研究》一文中研究指出恶劣天气条件下对道路事故预测的合理性是有效安全措施提出的保障。文中以恶劣天气条件下的冰雪天气为研究对象,选取TTC作为交通冲突的判定指标。基于调查的交通量及交通冲突数据,借助SPSS运用回归分析方法建立交通冲突预测模型,并根据事故与交通冲突的关系建立二者之间的关系模型,最终实现交通事故的合理预测。结果发现,交通冲突数和事故数随着交通量的增加而增加,增长接近到道路能力时,交通冲突数和事故数趋于稳定,不再增加。(本文来源于《交通科技与经济》期刊2019年06期）
宋倩,黄鑫,赵阳[7]（2019）在《Noise System在某城市外环路交通噪声预测中的应用》一文中研究指出以某城市外环路为例,采用Noise System噪声预测软件,分别预测其不同运营阶段对沿线敏感目标的声环境质量的影响。通过预测,道路交通噪声对沿线敏感目标影响不大,后期可根据实际监测结果采取设置隔声窗、声屏障等防治措施。(本文来源于《节能》期刊2019年11期）
邓峻鹏,罗伟鑫,阮丽娟,高卓[8]（2019）在《道路交通流拥堵预测的数据分析》一文中研究指出通过收集深圳市某路段拥堵时间的平均速度,先对原始数据进行处理,然后构建灰色预测模型来预测道路拥堵变化。通过Matlab计算道路发生拥堵后的平均速度预测值为■(41.71,40.19,41.01,41.85,42.71,43.59,44.48,45.39)。根据预测值可以分析:该路段在9-10这个时间段最为拥堵,其他的时间段为较拥堵状态。最后,建立神经网络系统对预测结果进行验证证明结果可靠。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2019年11期）
刘怡,常玉林,张鹏[9]（2019）在《交通结构优化下的城市停车需求预测研究》一文中研究指出停车需求预测是解决城市"停车难"的基础。基于机动车保有量建立了城市的停车需求预测模型,分别运用传统的数学分析方法和交通结构优化方法建立机动车保有量预测模型。数学分析模型是以灰色模型与平滑指数模型的组合预测得到未来年机动车保有量;交通结构优化模型是以城市交通效率最大和环境影响最小为目标函数,得到机动车在城市交通系统的分担率。最后以金坛市为例,对中心城区规划年的停车需求进行预测,结果表明:交通结构优化模型与传统的数学分析方法相比,得到的机动车保有量减少了0. 2万辆,城市停车需求为14. 2万个,结果更为准确,数据的依据性更强。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年11期）
汪洋,蓝志清[10]（2019）在《基于区位影响系数的城市新区交通生成预测模型》一文中研究指出在城市新区不断发展背景下,传统交通生成预测方法中的不足逐渐凸显出来,难以满足城市新区发展需求。为此,本文从模型机理和区位影响系数着手,深入探究城市新区交通生成预测模型的构建,旨在进一步提升预测结果准确性。(本文来源于《河南科技》期刊2019年31期）
交通预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对预测准确性对数据相关性和网络结构极为敏感的问题,采用田口方法选择集成学习的结构参数,在保证学习多样性的同时,提高选择过程的效率,保证预测的准确性。实验仿真计算结果表明,在多个路段的交通流量数据集上,该方法皆取得了满意的预测效果,模型具有较好的鲁棒性。将仿真结果与其它算法进行比较,比较结果表明,相比传统ARIMA、MLP模型,其预测精度分别提高了4.51%、11.23%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
交通预测论文参考文献
[1].施树明,李文茹.城市交通网络运行速度预测模型研究[J].东北师大学报(自然科学版).2019
[2].祁欣学,覃锡忠,贾振红,常春,樊树铭.基于田口集成学习的最佳交通流量预测模型[J].计算机工程与设计.2019
[3].于泉,高天胜.基于交通特征参数预测的高速公路新型车检器布设方案研究[J].中国交通信息化.2019
[4].刘学刚,张腾飞,韩印.基于ARIMA模型的短时交通流预测研究[J].物流科技.2019
[5].卢滨,张烙超,肖伯俊,杨强,张珏.基于CALINE4的短时城市道路交通污染物浓度预测[J].科技通报.2019
[6].迟佳欣,贺玉龙,刘磊.冰雪天气下基于道路交通冲突的事故预测研究[J].交通科技与经济.2019
[7].宋倩,黄鑫,赵阳.NoiseSystem在某城市外环路交通噪声预测中的应用[J].节能.2019
[8].邓峻鹏,罗伟鑫,阮丽娟,高卓.道路交通流拥堵预测的数据分析[J].电脑编程技巧与维护.2019
[9].刘怡,常玉林,张鹏.交通结构优化下的城市停车需求预测研究[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[10].汪洋,蓝志清.基于区位影响系数的城市新区交通生成预测模型[J].河南科技.2019
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