短时交通流预测论文

论文摘要针对当前短期交通流量预测方法误差较大,且仅依靠时间序列数据进行预测的问题,提出一种基于SDZ-GRU的多特征短时交通流预测方法（简称SGMTFP）。该方法在现有的时序数...

论文摘要为减轻日益严重的交通拥堵问题,实现智能交通管控,给交通流诱导和交通出行提供准确实时的交通流预测数据,设计了基于长短时记忆神经网络（LSTM）和BP神经网络结合的LSTM...

论文摘要针对目前短时交通流预测算法多考虑交通流的低维信息特征,导致无法满足预测精准度要求等问题,引入高精度低秩张量填充理论(HALRTC),构建基于周、天、时段等多时间维度的动...

论文摘要针对短时交通流数据的非线性和随机性特点,为提高它的预测精度和收敛速度,该文从模型构建和算法两方面提出一种整合移动平均自回归(ARIMA)模型和遗传粒子群算法优化小波神经...

论文摘要智能城市的建设是当今社会城市建设发展的主流,智能交通系统建设与完善是构建智能城市的重要板块。交通犹如城市的血液,交通控制与管理的智能化、系统化,能够有效缓解城市道路交通...

论文摘要在智能交通系统中,短时交通流预测可以为路线规划、交通管理和公共安全等领域提供数据支撑。为了提高数据缺失和异常情况下的预测准确性,提出了一种基于自适应秩动态张量分析的算法...

论文摘要为提高路段短时交通流的预测精度,选取路段平均旅行时间作为预测指标,建立了一种基于极端样度上升(extremgradientboosting,XGBoost)的短时交通流...