基于混沌理论的交通流短时预测模型.docx

《基于混沌理论的交通流短时预测模型.docx》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第３１卷第５期昆明理工大学学报（理工版）Ｖｏｌ．３１Ｎｏ．５２００６年１０月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＫｕｎｍｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）Ｏｃｔ．２００６基于混沌理论的交通流短时预测模型李洪萍，裴玉龙（哈尔滨工业大学交通科学与工程学院，黑龙江哈尔滨１５００９０）摘要：交通流预测是交通系统可行性分析、交通设计和交通管控的基础，短时预测是交通流预测的难点．论文在分析现有交通流预测方法的基础上，提出了一种基于混沌理论的交通流短时预测方法，利用基于小数据量的Ｗｏｌｆ改进算法计算了流率序列的最大Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数．将

2、基于Ｌｙａ-ｐｕｎｏｖ指数的一维预测模式具体化，建立了交通流短时预测模型，并对模型进行了改进，改进后的预测结果具有较高的精度．该模型在智能交通系统（ＩＴＳ）的交通控制与诱导方面具有广阔的应用前景．关键词：交通流时间序列；混沌；Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数；短时预测模型中图分类号：Ｕ４９１文献标识码：Ａ文章编号：１００７－８５５Ｘ（２００６）０５－００９５－０５AChaosTheory－BasedModelofShort－TimeForecastingofTrafficFlowLIHong-ping，PEIYu-long（ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎ

3、ｅｅｒｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００９０，Ｃｈｉｎａ）Abstract：Ｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｉｓｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｒａｆｆｉｃｓｙｓｔｅｍ，ｔｒａｆｆｉｃｄｅｓｉｇｎ，ｔｒａｆｆｉｃｍａｎ-ａｇｅｍｅｎｔａｎｄｃｏｎｔｒｏｌ，ｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｓｈｏｒｔ－ｔｉｍｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｉｓｍｏｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔ．Ｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｔｒａｆｆｉｃｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄ-ｅｌｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄａｎｅｗｓｈｏｒｔ－ｔｉｍｅｆｏｒｅｃａｓｔｉ

4、ｎｇｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｃｈａｏｓｔｈｅｏｒｙｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄ．ＴｈｅＬａｒｇｅｓｔＬｙａ-ｐｕｎｏｖＥｘｐｏｎｅｎｔｏｆｆｌｏｗｒａｔｅｓｅｒｉｅｓｉｓｅｓｔｉｍａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＷｏｌｆａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｓｍａｌｌｄａｔａｓｅｔｓ．Ａｓｈｏｒｔ－ｔｉｍｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｆｒｏｍｔｈｅｏｎｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＬａｒｇｅｓｔＬｙａｐｕｎｏｖＥｘｐｏｎｅｎｔ．Ｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｍｏｄｅ

5、ｌｉｓｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｈｉｇｈａｎｄｔｈｅｍｏｄｅｌｈａｓａｗｉｄｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｉｎｔｒａｆｆｉｃｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｉｎｄｕｃｅｍｅｎｔｉｎＩＴＳｆｉｅｌｄ．Keywords：ｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｓｅｒｉｅｓ；ｃｈａｏｓ；ＬｙａｐｕｎｏｖＥｘｐｏｎｅｎｔ；ｓｈｏｒｔ－ｔｉｍｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌ0引言交通运输系统的目标确定、可行性分析、方案设计、方案评价与决策都需要了解系统整体或要素的未来发展变化规律，这就需要借助于科学的预测技术和预测方法［１］．在公路网和城市道路网络规划、道路规模确定及交通管理与控制中，预测均具有举足轻重的作用．交通流参数预测属于时间序列预

6、测范畴，即将观测值按照时间先后排列，进行分析并对未来趋势进行预测．交通流参数预测是进行交通管理与控制的前提，预测的精度直接影响到交通管控措施的效果．国内外学者对交通预测问题做了大量的研究和探讨，针对预测目的的不同，建立了多种模型与方法．随着交通数据采集技术的发展，利用视频数据采集设备或车辆传感器已可以直接观测得到交通量、车速的时间序列，这些数据反映了交通系统在驾驶员、车辆、道路和环境的综合作用下发生的动态变化过程，这种单一变量时间序列包含了十分丰富的混沌信息［２］，蕴藏着与交通流状态相关联的变量系统的变化痕迹．本文利用视频数据采集系统获取的高速公路的交通流率数据，不直接考虑各种随机因素

7、的影响，而是收稿日期：２００５－０６－２８．基金项目：教育部博士点基金项目（项目编号：２００３０２１３０３０）；哈尔滨工业大学校基金资助项目（项目编号：ＨＩＴ．２００２．７６）第一作者简介：李洪萍（１９７７～），女，讲师，博士研究生．主要研究方向：交通流理论、道路通行能力．E－mail：ｒｏｃｋｐｍ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ９０昆明理工大学学报（理工版）第３１卷直接从流率序列入手，分析数据的混沌特性，计算最大Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数并建立交通流短时预测模型