短时交通量预测

作品数：28被引量：92H指数：6
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相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
相关作者：张健向红艳朱顺应戴施华黄恩洲更多>>
相关机构：重庆交通大学东南大学武汉理工大学重庆交通学院更多>>
相关期刊：《交通运输系统工程与信息》《公路交通科技》《计算机工程与设计》《交通信息与安全》更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金福建省教育厅A类人文社科/科技研究项目更多>>
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城市快速路短时交通量预测方法研究
《城市道桥与防洪》2024年第8期6-9,共4页邓卓 
随着我国城市规模的快速发展,大型城市中的快速路已成为人们主要的出行选择,而早晚高峰的短时交通量暴增可能引发交通拥堵等问题,采用合理的方法对其进行预测,可实现有效的交通诱导、降低交通事故发生率和缩短延误时间等。根据交通流的...
关键词：GM(1 1)模型 快速路 短时交通量 多步长预测 
基于WNN模型的短时交通量预测研究
《工程经济》2024年第5期53-61,共9页高毅 罗宇文 邱均远 曾健林 
赣州市南康区拓康工程项目建设有限责任公司重大委托项目(2022360702006803A);国家社会科学基金重点项目(18AGL002)。
科学准确预测运营期公路交通量是实现智能交通系统的重要组成部分,并能对公路基础设施的优化设置提供关键支持。本文采用小波神经网络、GA-BP、SVM、GA-LSSVM、PSO-LSSVM五种模型对短时交通量进行预测,并将预测值与实际值进行对比。研...
关键词：公路 神经网络 SVM 短时交通量预测 
基于频繁序列模式挖掘的卡口短时交通量预测
《城市交通》2023年第4期87-98,共12页刘冉 李岩 毛海虓 钱剑培 王继峰 马悦 
国家重点研发计划资助项目“基于城市高强度出行的道路空间组织关键技术”(2020YFB1600500)。
基于数据的城市交通管理和控制方法是广大学者和交通管理部门的关注重点。以频繁序列模式挖掘算法为基础,对卡口车辆轨迹序列进行时空特征分析。选用7种典型的机器学习算法进行预测,并分析了卡口空间区位、交通量以及连接道路等级对预...
关键词：短时交通流量预测 频繁序列模式挖掘 机器学习 
基于改进GRU模型的高速公路短时交通量预测被引量：6
《广西大学学报（自然科学版）》2023年第2期459-468,共10页温惠英 元昱青 赵胜 
国家自然科学基金项目(52172345)
为了提高短时交通流的预测精度,采用灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)优化门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)神经网络参数,构建基于超参数自适应寻优的高速公路短时交通流量预测模型,提取交通流的时变特征,准确预测短时交通流量...
关键词：高速公路 短时交通量预测 灰狼算法 超参数自适应优化 门控循环单元神经网络 
基于文献计量分析的交通量预测研究综述被引量：1
《公路交通科技》2023年第2期171-181,共11页裴玉龙 何庆龄 侯琳 蔡小溪 
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572022AW62);国家重点研发计划项目(2018YFB1600902)。
为了解交通量预测的研究现状和发展趋势,基于VOSviewer文献计量工具,以Web of Science核心合集和CNKI核心数据库近29 a(1993—2021年)有关交通量预测研究的文献为研究数据源,从发文年代、国家及地区、期刊来源和技术主题聚类分析了交通...
关键词：交通工程 可视化分析 文献计量分析 公路交通量预测 短时交通量预测 
施工场景下灰色小波神经网络短时交通量预测模型研究
《青海交通科技》2023年第1期25-30,共6页孙瑶 李挥剑 钱哨 
在城市道路施工场景下应用短时交通量预测对提高施工区域交通效率及安全水平至关重要。考虑到施工场景下短时交通量历史样本量小且样本呈现非线性的特点,引入灰色预测模型,构建施工场景下的灰色小波神经网络短时交通量预测模型。以行宫...
关键词：城市道路 施工场景 短时交通量预测 灰色小波神经网络预测模型 
利用时变经验模态分解的主干道短时交通量预测被引量：10
《重庆交通大学学报（自然科学版）》2022年第3期37-44,共8页赵磊娜 王延鹏 邵毅明 李淑庆 温欣雨 
国家重点研发计划项目(2018YFB1601000,2018YFB601001);重庆市自然科学基金项目(cstc2018jcyjAX0288)。
为描述短时交通量数据中隐藏的非线性与非平稳特性,提高短时交通量的预测精度,进而更好地构建智能交通平台,提出了一种基于时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)与最小二乘支持向量机(LSSVM)的混合预测模型,即TVF-EMD-LSSVM模型。其中:TVF-EM...
关键词：交通工程 短时交通量预测 时变滤波经验模态分解 最小二乘支持向量机 时间序列 
基于小波神经网络的短时交通量预测被引量：3
《长春师范大学学报》2021年第8期21-25,共5页黄明芳 
福建省中青年教师教育科研项目“基于仿真的福州市城区交通拥堵问题研究”(JT180399)。
为了更有效地引导交通运行,针对城市交通流量,以福州市连江县文笔路与敖江北路的交叉路口为例,构建基于小波神经网络的短时交通量预测模型,应用MATLAB软件进行计算,通过网络训练、修正权值和小波基函数参数,得出预测结果。结果显示,小...
关键词：短时交通量 小波神经网络 MATLAB软件 预测模型 
基于灰色-BP神经网络模型的短时交通量预测被引量：1
《信息与电脑》2021年第9期61-64,共4页田家成 陆严晨 
短时交通量具有明显周期性、非线性的特点,为提高短时交通量预测的精度,笔者提出将灰色GM(1,1)模型与BP神经网络相结合的方法,并以上海市浦东新区陆家嘴东路真实数据为样本进行实验计算与对预测结果对比.该灰色神经网络模型GNNM(1,1)兼...
关键词：灰色-BP神经网络预模型 短时交通量 预测 
基于K近邻算法高速公路短时交通量预测
《中国科技期刊数据库 工业A》2020年第3期00051-00053,共3页陈渝馨 
高速公路交通量模型实质上是一个瞬变而又复杂的非线性系统模型,它受到社会、经济、气候和出行目的等其他外部因素,及机动车行驶线路的不确定性等内部影响。为了准确预测高速短时交通流,构建了基于K近邻算法的短时交通流预测模型。分析...
关键词：短时交通量预测 K近邻模型 非参数回归 高速公路 
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