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基于PSR-PSO-RBF的短时交通流预测方法
| 题名： | 基于PSR-PSO-RBF的短时交通流预测方法 |
| 作者： | 徐新平;刘青意 |
| 作者单位： | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司;中冶南方城市建设工程技术有限公司 |
| 关键词： | 交通管理;相空间重构;RBF神经网络;粒子群算法;短时交通流预测 |
| 摘要： | 短时交通流预测可为智能交通控制和管理提供决策依据,为了提高短时交通流的预测精度,统筹考虑短时交通流的混沌时间序列和非线性特征,提出一种基于相空间重构和PSO-RBF的短时交通流预测方法(PSR-PSO-RBF方法)。采用延迟嵌入定理,构造一个基于相空间重构的短时交通流时间序列;在剖析RBF神经网络不足之处的基础上,采用PSO算法,确保短时交通流预测的精确度和可靠性。实例分析结果表明,该方法可有效提高短时交通流的预测精度和可靠性,其预测误差较小。 |
| 期刊名称： | 交通科技 |
| 出版日期： | 202201 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 01 |
| 页码： | 114-118 |
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