短时交通流量预测

作品数：116被引量：760H指数：17
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基于深度时序聚类的城市卡口短时交通流量预测
《计算机应用研究》2025年第2期371-380,共10页郭健 郑皎凌 乔少杰 邓鸿耀 孙吉刚 李欣稼 
香港中文大学(深圳)开放课题广东省大数据计算基础理论与方法重点实验室开放课题基金资助项目(B10120210117-OF02);云南省智能系统与计算重点实验室开放课题(ISC22Y02);四川省科技计划重点研发项目(2023YFG0027)。
目前,基于深度学习的交通流量预测方法存在不足。首先,基于图卷积网络的预测模型使用简化的路网拓扑,忽视了实际交通组织信息,影响预测准确性。其次,基于聚类的预测模型未考虑交通流的区域和时间相似性,未能有效利用时空模式,导致聚类...
关键词：深度聚类 交通流量预测 循环神经网络 动态时间规整 交通卡口 
基于核学习方法的短时交通流量预测被引量：3
《计算机应用研究》2019年第3期696-700,共5页王秋莉 李军 
国家自然科学基金资助项目(51467008)
基于核学习的强大非线性映射性能,针对短时交通流量预测,提出一类基于核学习方法的预测模型。核递推最小二乘(KRLS)基于近似线性依赖(approximate linear dependence,ALD)技术可降低计算复杂度及存储量,是一种在线核学习方法,适用于较...
关键词：核学习方法 短时交通流 预测 
分车型的高速公路短时交通流量预测方法研究被引量：15
《计算机应用研究》2015年第7期1996-1999,共4页周桐 杨智勇 孙棣华 魏方强 
中国工程院重点咨询项目(2012-ZX-22);重庆市自然科学基金重点资助项目(cstc2012jj B40002);国家教育部博士点基金资助项目(20120191110047);重庆市教委科学技术研究项目(KJ1403208;KJ1403209)
针对混合交通流中车辆类型的不确定性和随机性,导致了直接对总车流量进行预测时难以获得较高的预测精度问题,提出一种分车型的流量预测方法。依据各种车型的车流量变化规律不同的特点,选用改进的时间序列算法对大型车和拖挂车的流量进...
关键词：交通流 短时预测 分车型 时间序列 二次指数平滑 
改进时间序列模型在高速公路短时交通流量预测中的应用被引量：21
《计算机应用研究》2015年第1期146-149,共4页唐毅 刘卫宁 孙棣华 魏方强 余楚中 
国家交通运输部科技资助项目(2011318221230);中国工程院重点咨询项目(2012-xz-22);国家教育部博士点基金资助项目(20120191110047)
为了提高短时交通流预测精度,针对传统时间序列模型在进行交通流量预测时存在无法动态调整模型参数、样本量过大导致序列的平稳性减弱、建模过程复杂等不足,从样本序列的动态选取及模型识别两方面进行优化,提出了一种改进的时间序列模...
关键词：交通工程 交通流量预测 时间序列 样本序列 动态建模 参数调整 
基于粗集理论和支持向量机的道路网短时交通流量预测被引量：13
《计算机应用研究》2010年第10期3683-3685,3690,共4页李建武 陈森发 黄鹍 
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20060286005)
为了解决城市交通流量预测问题,研究道路网中多断面同时作用的情况,先将各断面交通流时间序列在相空间中重构,以充分提取交通流中的相关信息,然后应用粗集理论的强定性分析能力对输入信息进行约简,消除了样本中的噪声和冗余。在此基础上...
关键词：道路网 交通流量 相空间重构 粗集理论 支持向量机 预测模型 
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