基于数学模型的短时交通流预测方法探讨.pdf

年 月 系统工程理论与实践 第 期 ! #! #! mmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmm 文章编号$#%’(()!*#!%+#% 基于数学模型的短时交通流预测方法探讨 贺国光 李 宇 马寿峰 , , 天津大学管理学院 天津 ) , -’!* 摘要 在概述交通流预测方法发展的基础上 重点介绍了三种基于确定的数学模型的短时交通流 $ , 量预测方法 并针对其中一种模型提出了与神经网络相结合的改进方案 , . 关键词 短时交通流预测 自适应权重 神经网络 $ / / 中图分类号$ 012#3# 4 % ;:;=:?@AB @CDD68EF:G E:A8C7?6;H IA?=:J7KC7AJ:;IC?=ABC?68CFI:JAF7 % , , % LMN9:H9C;H OPQ9 IR =:9DA;H ) , , -’!* 8=::F:DIC;CHABA;? @6C;S6;0;6TA76?U @6C;S6; $ , VWXYZ[\Y P; ?=67 ]C]A ?=A AT:F9?6:; :D ?CDD68 DF:G D:A8C7?6;H BA?=:J7 67 , % 79BBC6^AJ D67?FU ?=AA 7=:??AB ?CDD68 DF:G D:A8C7?6;H BA?=:J7 _C7AJ 9]:; 3 , 8:;8A?ABC?=ABC?68CFB:JAF7CA6;?:J98AJAB]=C?68CFFU R??=AFC7? C;6B]:T6;H 3 C]]:C8=C77:86C?AJ;A9CF;A?G:‘D::;A:D?=AB 67]A7A;?AJ $ % / / abcdeZfX 7=:??AB ?CDD68DF:G D:A8C7?6;H CJC]?6TAGA6H=?6;H ;A9CF;A?G:‘ g 引言 近些年来 随着智能交通系统 的蓬勃发展 智能交通控制与诱导系统成为 研究的热门核心 , ) * , P@ P@ 课题 但是无论是对于交通控制还是交通诱导系统来说 实时准确的交通流量预测是这些系统实现的前提 . , 及关键 交通流量预测结果的好坏直接关系到交通控制与诱