基于混沌理论的短期交通流量多步预测

作者：贾显超; 陈旭梅; 弓晋丽; 张溪; 郭淑霞

来源：交通信息与安全, 2013, (06): 27-32.

• 交通流量
• 混沌理论
• 相空间重构
• 加权一阶局域方法
• 多步预测 traffic flow
• chaotic theory
• phase space reconstruction
• adding-weight one-rank local-region method
• multi-step prediction

短期交通流量预测是智能交通系统的核心研究内容之一。针对城市交通流具有的混沌特性,提出1种具有较高精度的短期交通流量多步预测方法,以支持交通控制和交通流诱导。利用最大Lyapunov指数方法判别交通流量时间序列的混沌特性,对交通流量时间序列进行相空间重构,并在此基础上结合加权一阶局域方法设计了基于混沌理论的交通流量多步预测算法。将此方法运用于实际道路交通流量的多步预测,比较多步预测值与实际流量值,其平均绝对百分比误差为3.33%,平均绝对误差为9.05/[pcu·(5min)-1],均方根误差为10.36/[pcu·(5min)-1]。应用结果表明,该预测方法具有较高的精度。

• 单位
  北京市市政工程设计研究总院; 北京交通大学; 北京交通发展研究院; 长沙理工大学