【摘 要】
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传统数理统计预测方法不能很好解决交通流中的随机性问题,非线性理论及神经网络、支持向量机等方法在交通流预测中又存在模型复杂、所需样本数据量大等问题.考虑短时交通流所
【机 构】
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武汉理工大学理学院武汉430070;平顶山学院数学学院河南平顶山467000武汉理工大学理学院武汉430070
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传统数理统计预测方法不能很好解决交通流中的随机性问题,非线性理论及神经网络、支持向量机等方法在交通流预测中又存在模型复杂、所需样本数据量大等问题.考虑短时交通流所存在的不确定性即模糊性与随机性特点,本文提出基于灰关联分析的少数据云推理短时交通流预测模型.首先,针对短时交通流的准周期规律,运用灰色关联分析提取不同日期相同时段历史序列中最相似序列;其次,建立少数据交通流序列一维云推理机制,综合利用历史云及当前云生成预测云,用于短时交通流实时预测.该模型推广了云模型的应用范围,降低了数据处理工作量.实例分析表明,预测精度良好,能够实现短时交通流的实时预测.
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