【摘 要】
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针对交通流的含噪混沌特征,提出了一种基于小波回声状态网络的交通流多步预测模型。该模型利用小波多尺度分解方法,屏蔽了噪声成分对交通流动力学特性的干扰,同时提取了占有
【机 构】
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北京邮电大学计算机学院,北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室,南京熊猫电子股份有限公司
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针对交通流的含噪混沌特征,提出了一种基于小波回声状态网络的交通流多步预测模型。该模型利用小波多尺度分解方法,屏蔽了噪声成分对交通流动力学特性的干扰,同时提取了占有交通流绝大部分能量的混沌低频成分。在采用多路分量并行预测的方式下,充分发挥了回声状态网络对混沌低频分量的强大多步预测能力,从而保障了交通流多步预测的精度。对北京市西直门桥的实测交通流的预测结果表明：该模型的多步预测精度比传统的回声状态网络模型有了较大幅度的提升,在保证预测精度的前提下,最大可预测的步长也相应的增加。
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