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1、短时交通流预测研究综述摘要：道路交通流预测预报是智能交通系统关键技术之一,短时预测是交通控制、车辆导航的技术基础。本文概述了道路交通流预测方法的发展历程,分析比较了各预测模型的优点、缺点及适用情况,给出了道路交通预测的一般流程。对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于检测器优化选择的短时交通流预测算法的预测方法。将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;以预测的均方误差最小为目标函数，通过遗传算法优化选择合适的检测器，以小波神经网络作为预测算法
2、进行短时交通流预测具有很高的精度和适用性。关键词：交通工程；交通流理论；短时交通流；预测模型;神经网络算法ResearchonShort-TimeTrafficFlowForecastingMethodsLIUJia-tong(1.DepartmentofBridgeEngineering,SchoolofHighway,Chang’anUnversity)Abstract:Predictionofroadtrafficflowisoneofthekeytechnologiesofintelligenttransportationsystem.Thispapers
3、ummarizesthedevelopmentofroadtrafficflowforecastingmethods,analyzesandcomparestheadvantages,disadvantagesandapplicationofeachforecastingmodel.Theexistingpredictionmethodsareclassifiedbasedonthemethodofstatisticalanalysis:Basedonthetheoryandmethodsofnonlineartheoryandtrafficdetectorbas
4、edontheoptimalselectionofflowpredictionalgorithmbasedonpredictionmethodandneuralnetworkmethod.Thepredictioneffectofcomprehensivepredictionmodelofartificialneuralnetworkmodelandotherfieldscombinedthansingleneuralnetworkpredictionmodelandtheconventionalprediction;tominimizethemeansquare
5、derrorastheobjectivefunction,thegeneticalgorithmtochoosetheappropriatedetectorwiththewaveletneuralnetworkaspredictionalgorithmofshorttermtrafficflowforecastinghighprecisionandapplicability.Keywords:TransportationEngineering;TrafficFlowTheory;Short-termTrafficFlow;PredictionModel;Neura
6、lNetworkAlgorithm1引言2006年我国开始实施的“国家中长期科学与技术发展规划纲要一”中的交通科学问题研究专题中,明确提出了“发展一个系统,解决三个热点问题”的思路。其中,“一个系统”指的是综合运输系统,“三个热点”指的是交通能源和环境、交通安全和大城市交通拥堵。智能交通系统被认为是缓解道路交通拥堵、减少汽车尾气排放污染和交通事故等交通问题的有效方法之一。短时交通流预测是智能交通系统的核心内容和交通信息服务、交通控制与诱导的重要基础,能够给出行者提供实时有效的信息,帮助他们更好地进行路径选择,实现路径诱导,达到节约出行者旅行时间,缓解道路拥堵,减少
7、污染、节省能源等目的。目前,道路交通数据采集设备的性价比越来越合理,道路上交通数据的采集设备不断完善,使得短时交通流状态的分析处理和预测成为可能。现有的研究成果多以基于实时数据的道路网短时交通流预测理论与方法研究为题,在交通流数据分析的基础上[1],对道路网中多个断面交通流状态之间的相关性进行分析,从而选择预测的范围和对象,对道路网中多个断面的短时交通流预测理论和方法进行了深入探讨和研究,并且根据实际数据验证提出的预测模型。智能交通系统(IntelligentTransportSystems,以下简称(ITS)作为一种能有效解决手段成为研究的热点。交通系统是一个有
8、人参与的、
