基于组合预测方法的城市道路短时交通流预测

论文摘要

随着我国城市化进程的加速,市民对出行的需求也日益增加,准确的交通预测模型对于更好地分析路网交通状况,规划交通网络和实现交通优化控制策略都有十分重要的作用。以城市路网短时交通流预测为研究对象,建立了基于ARMA模型和BP神经网络模型的组合预测模型,深入研究了城市路网的划分、路网构建和特征路口交通流预测等内容,形成了一个较为完整的城市路网预测体系,通过实测交通流数据,验证了所述方法的可行性和有效性,为城市路网交通流预测提供了一种解决方向。

论文目录

1 引言

2 城市道路短时交通流预测方法

2.1 问题描述

2.2 城市路网分析方法

2.3 短时交通流预测模型

2.3.1 时间序列模型

2.3.2 神经网络方法

2.3.3 基于ARMA和BP神经网络的组合预测方法

3 实证分析

3.1 数据来源

3.2 计算实例

3.2.1 城市路网的主成分分析

3.2.2 特征路口的交通流预测

（1） ARMA模型预测

（2） BP神经网络预测

（3） CFOAB组合预测

3.2.3 目标路口的交通流预测

4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 胡浩,闫伟,李泓明

关键词: 城市路网,交通流预测,组合预测,仿真

来源: 工业工程与管理 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 天津大学管理与经济学部,天津轨道交通集团

分类号: U491.1

DOI: 10.19495/j.cnki.1007-5429.2019.03.014

页码: 107-115

总页数: 9

文件大小: 2895K

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基于组合预测方法的城市道路短时交通流预测

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