短时交通流特性及其预测方法的研究

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1、长沙理工大学硕士学位论文短时交通流特性及其预测方法的研究姓名：唐明申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：黄中祥20040509摘要短时交通流预测(Short—termTrafficFlowForecasting)是实现智能运输系统中动态诱导系统的关键技术之一。本文先对短时交通流的特性进行分析，进而对其预测方法进行研究。论文首先分析短时交通流预测在智能运输系统中的重要地位，阐述其研究的必要性：在对交通流理论研究成果进行整理的基础上，针对短时交通流的不确定性，采用Fourier变换得出交通流信号的主要能量集中在分解的长周期信号、使用小波多尺度分析得出：噪声可从短时信

2、号中分离出来，从而得到易于预测的平滑信号；通过混沌与分形分析得出：短时交通流在一定尺度范围和时间范围内存在有混沌运动现象。基于短时交通流的特性分析，提出两个改进的预测方法：对于非混沌短时交通流，采用小波分解重构一BP神经网络预测方法：对于混沌短时交通流采用相空间重构一RBF神经网络预测方法。实例计算结果表明两种改进的预测方法具有良好的预测效果。关键词：智能运输系统短时交通流混沌分形小波分析ABSTRACTShort—termtrafficflowpredictionisoneofthesystematickeytechnologyofthereal．timetrafficfl

3、owguidancesyNeminITS．Thispaperanalysesthecharacteristicoftheshort—termtrafficflowfirstly,andthenforecastsitproperly．Thispaperexplainstheimportantpositionofshort—termtrafficflowforecastinginITSinthefirst．Directagainsttheuncertaintyoftheshort—termtrafficflow,thispaperproposesusingFouriertrans

4、formation，waveletanalysis，chaoticandffactalanalysisintheresearchofshort—termtrafficflow．Basedontheresultofstudyweconcludedthatthechangeofshort—termtrafficflowisstabilityandchaoticmovingisoneoftheshort-termtrafficflowexistingform．Basedonthecharacteristicanalysisofshort—termtrafficflow,BPneur

5、alforecastingmethodbasedonwaveletresolve—reconstructsandRBFneuralforecastingmethodbasedonphasespacereconstructionareproposed．Theresultsofrealdatatomputingshowsimprovedmethodshavegoodforecastingfunction．KEYWORDS：IntelligentTransportationSystemShort·termTrafficFlowChaosFractalWaveletanalysis长

6、沙理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：九明日期加口牛年厂月／印日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影

7、印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，在——年解密后适用本授权书。2、不保密酬(请在以上相应方框内打“√”)储签名：协日R翮铃名疆冲研日期：w憎争年f月fc『日日期夕肼r月砷日1．1交通流研究发展简介第一章绪论交通流理论是研究在一定环境下交通流随时间和空间变化规律的模型和方法体系。交通流的研究创始于上个世纪三十年代，在这个时期主要采用概率论和数理统计的方法建立数学模型用以描述交通流量和速度的关系。在上个世纪中叶随着道路罩程和汽车拥有量大幅度增加，出现了新的交通流理论：车