基于短时交通流量预测对路网微观交通仿真的研究

作者：张虎

来源：苏州市职业大学学报, 2021, 32(01): 6-10.

DOI：10.16219/j.cnki.szxbzk.2021.01.002

• 灰色模型
• 粒子群算法
• 短时交通流预测
• 交通控制

针对早高峰短时交通流量预测数据少、波动大的特点,提出用灰色模型进行预测。将灰色GM(2,1)改进为灰色GM(2,1,λ,ρ)预测模型,以提高预测精度。针对粒子群算法(PSO)的早熟现象,将Logistic混沌搜索嵌入到PSO算法,应用混沌粒子群算法(CPSO)寻找灰色GM(2,1,λ,ρ)预测模型最优的参数λ和ρ。结合两者提出了基于CPSO–GM(2,1,λ,ρ)的早高峰短时交通流预测模型。利用VISSIM对研究路网进行微观交通仿真,通过VISSIM–Excel、VBA–Matlab平台实现了短时交通流量预测和路网微观交通仿真数据的交互,对集成交通控制系统的架构进行了方案设计。仿真结果表明,结合流量预测的路网优于固定信号配时下的路网仿真。