随着智能交通的发展,实时动态交通分配成为当前研究热门问题。短时交通流预测是实时动态交通分配的关键技术之一,在当今交通控制以及车辆导航中具有不可替代的地位。通过对交通流数据进行分析,得出交通系统具有耗散系统特性,并且存在混沌。在此基础上,运用混沌理论对交通流数据进行相空间重构,并用多元局域预测法对时间序列进行预测。通过分析预测数据,得出基于混沌理论的短时交通流量预测在2～5 min内具有较高的预测精度。
为了提高城市短时交通流预测的精度,对城市的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对交通流时间序列数据进行相空间重构。通过对混沌时间序列预测方法的研究,提出短时交通流加权一阶局域多步预测方法。对实测短时交通流量预测结果,验证该多步预测模型的预测精度明显高于一步预测模型。
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