【摘 要】
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实时准确的短时交通流量预测是城市交通控制的前提条件。现有的研究往往不能充分考虑交通流时间序列间的时空相关性,且提出的单一预测模型通常仅能利用数据中的部分有用信息,
【机 构】
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南京理工大学电子工程与光电技术学院; 多伦科技股份有限公司; 中山大学智能工程学院;
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(2018YFB1601101);杭州市重大科技创新专项(20172011A022);国家自然科学基金项目(61602245);江苏省自然科学基金项目(BK20150791)
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实时准确的短时交通流量预测是城市交通控制的前提条件。现有的研究往往不能充分考虑交通流时间序列间的时空相关性,且提出的单一预测模型通常仅能利用数据中的部分有用信息,导致模型的预测精度不高。本文提出了一种基于悉尼协调自适应交通控制系统(SCATS)数据的城市短时交通流组合预测模型。通过对预测断面及其相邻区域内的断面组应用多维标度法,找出与预测断面相关性较高的一些断面,再对由这些断面的不同时滞形成的时空特征进行特征选择,最后确定出最佳输入特征。同时,将卡尔曼滤波模型与支持向量回归机(SVR)模型线性加权得到的组合预测模型能够利用两个模型的各自优势,取得更佳的预测效果。实验结果表明:与其他常用模型及其模型的变体相比,本文提出的组合预测模型的预测精度最高。
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