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基于小波分析的随机交通流组合预测方法研究
第 24 卷第 2 期 系统仿真学报© Vol. 24 No. 2 2012 年 2 月 Journal of System Simulation Feb., 2012 基于小波分析的随机交通流组合预测方法研究 1 1,2 1 3 丁 恒 ，郑小燕 ，刘 燕 ，陈无畏 （1.合肥工业大学交通运输工程学院，合肥 230009 ；2.长安大学公路学院，西安 710064 ； 3.合肥工业大学机械与汽车工程学院，合肥 230009 ） 摘 要：针对单一交通流预测方法对短时随机交通流预测适用性不强的问题，为适应交通诱导和信 号控制的需要，提出了基于小波分析的短时交通流RBF神经网络及Markov链组合预测方法。在充分 分析短时交通流随机特性的基础上，建立了短时交通流组合预测模型，并进行了实例仿真分析，结 果表明组合预测较单纯神经网络预测方法预测精度显著提高，在交叉口实时交通控制中具有较好的 适应性。 关键词：交通预测；随机交通流；小波分析；RBF神经网络；马尔科夫（Markov ）链 中图分类号：U491.4 文献标识码：A 文章编号：1004-731X (2012) 02-0377-05 Stochastic Traffic Series Time Combination Forecasting Based on Wavelet Analysis 1 1,2 1 3 DING Heng , ZHENG Xiao-yan , LIU Yan , CHEN Wu-wei (1. School of Transportation Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China; 2. Highway College, Chang’an University, Xi’an 710064, China; 3. School of Mechanical and Automotive Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China) Abstract: In order to adapt to the needs for traffic guidance and signal control, a short-time traffic flow RBF neural network and Markov chain combination prediction method based on wavelet analysis was put forward to solve the problem that a Single traffic fl ow prediction method possessed weak applicability for short-time stochastic traffic flow prediction. Under the intensive analysis of stochas
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