短時交通流量兩種預測方法的研究

實時、準確的完成短時交通流量預測是實現交通控制與誘導的關鍵.采用基于L-M算法的BP神經網絡預測方法和基于混沌時間序列的預測方法對短時交通流量時間序列進行了預測研究,給出兩種方法的基本原理及具體的預測步驟,并對一組實際的流量數據進行了預測.仿真結果表明:兩種方法都能較準確的預測交通流量,但混沌時間序列方法的實時性更好一些,更適合于預測短時交通流量.

作 者： 田晶 楊玉珍 陳陽舟 TIAN Jing YANG Yu-zhen CHEN Yang-zhou   作者單位： 北京工業大學,電子信息與控制工程學院,北京,100022  刊 名： 公路交通科技  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF HIGHWAY AND TRANSPORTATION RESEARCH AND DEVELOPMENT  年，卷(期)： 2006 23(4)  分類號： U491.1  關鍵詞： 短時交通流量   預測   神經網絡   L-M算法   混沌時間序列  

【短時交通流量兩種預測方法的研究】相關文章：

短時間考研作文突擊訓練方法04-27

課題研究的方法03-13

課題研究的方法【優選】03-13

(必備)課題研究的方法03-13

短時記憶的概念09-15

論文研究方法包括哪些12-17

論文研究方法怎么寫12-17

刷流量的技巧11-17

機械安全風險評價方法的研究12-04

電信流量活動方案01-15