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城市道路通勤车辆行驶轨迹的改进型隐马尔可夫预测方法
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作者 佘翊妮 裴植 +1 位作者 刘晴辉 董红召 《浙江工业大学学报》 北大核心 2025年第4期437-443,共7页
预测城市道路中群体车辆行驶轨迹是治安监控以及交通出行路线规划的基础。提出了基于改进型隐马尔可夫模型预测群体车辆行驶轨迹的方法,首先通过分析海量城市智能交通卡口数据,提取并分析获取群体通勤车辆的历史卡口和车道信息,并以此... 预测城市道路中群体车辆行驶轨迹是治安监控以及交通出行路线规划的基础。提出了基于改进型隐马尔可夫模型预测群体车辆行驶轨迹的方法,首先通过分析海量城市智能交通卡口数据,提取并分析获取群体通勤车辆的历史卡口和车道信息,并以此信息为基础,构建车辆历史行驶轨迹、车辆行驶状态转移矩阵和车道信息观测矩阵;然后建立改进型隐马尔科夫模型(Improved hidden Markov models,IHMM),得到城市道路群体通勤车辆行驶轨迹;最后以某类群体通勤车辆的历史交通数据为例对方法进行验证实验,通过多种方法的对比分析,证明采用IHMM方法的车辆行驶轨迹预测精度和算法效率更高。 展开更多
关键词 车辆行驶轨迹 交通卡口数据 改进型隐马尔可夫模型 通勤车辆
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基于多维注意力机制的高速公路交通流量预测方法
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作者 虞安军 励英迪 +5 位作者 杨哲懿 付崇宇 童蔚苹 余佳 刘云海 刘志远 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第3期463-469,共7页
为了实现精准的交通流量预测,提高高速公路智慧管理水平,该文构建了一种基于多维注意力机制的交通流量预测模型,并在樟吉高速公路真实交通数据集上开展对比实验,以验证模型的准确性及预测精度。模型基于图神经网络(GNN)和时间卷积网络(T... 为了实现精准的交通流量预测,提高高速公路智慧管理水平,该文构建了一种基于多维注意力机制的交通流量预测模型,并在樟吉高速公路真实交通数据集上开展对比实验,以验证模型的准确性及预测精度。模型基于图神经网络(GNN)和时间卷积网络(TCN)提取交通流空间和时间维度的特征,结合多维注意力机制挖掘时空数据中的关键信息,同时引入多任务学习架构,通过基于同方差不确定性的损失函数来平衡不同任务共同学习,以提高模型的泛化能力和鲁棒性。结果表明:该模型在测试集上的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为7.467和5.133,相较基准模型有更好的预测精度;提出的该交通流量预测方法可有效地挖掘交通流的时空特性,描述真实交通运行状态,对高速公路交通流量做出精准预测。 展开更多
关键词 交通流预测 图神经网络(GNN) 时间卷积网络(TCN) 多维注意力机制
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长距离双尺度的Transformer短时交通流预测模型
3
作者 张建华 温政龙 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期99-107,共9页
交通流预测作为智能交通系统的核心技术,其核心挑战在于如何有效建模交通数据中复杂的时空依赖性。当前主流模型(基于图神经网络和注意力机制)存在两大局限:①节点相似度计算受交通波动的时间错位影响,导致具有延迟传播特性的相似节点... 交通流预测作为智能交通系统的核心技术,其核心挑战在于如何有效建模交通数据中复杂的时空依赖性。当前主流模型(基于图神经网络和注意力机制)存在两大局限:①节点相似度计算受交通波动的时间错位影响,导致具有延迟传播特性的相似节点被误判;②空间特征提取未能协同捕获交通流的宏观规律(如周期性出行模式)与微观动态(如突发拥堵、交通事故等)。基于此,提出了LDFormer模型,引入动态时间规整(DTW)算法重构节点相似性度量,消除了传播延迟导致的时空偏差;同时设计了双通道空间建模机制,通过M_(glo)、M_(mic)可学习掩码矩阵分别对注意力生成的空间依赖关系进行宏观-微观特征的捕捉。通过3个基准数据集上的实验表明:该模型显著优于现有的时空预测方法。 展开更多
关键词 交通工程 交通流预测 双尺度 注意力机制 时间序列聚类
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基于Attention-T-GRU的短时交通流预测
4
作者 张玺君 苏晋 +2 位作者 陈宣 尚继洋 崔勇 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第4期107-113,共7页
针对路网中交通流较大的关键路段需要准确的交通流预测结果,在考虑交通流时空相关性的基础上,选取预测道路的同向相邻道路,提出单条路段的短时交通流预测组合模型.首先,根据研究道路与其上下游道路的相关性构建速度矩阵;其次,将速度矩... 针对路网中交通流较大的关键路段需要准确的交通流预测结果,在考虑交通流时空相关性的基础上,选取预测道路的同向相邻道路,提出单条路段的短时交通流预测组合模型.首先,根据研究道路与其上下游道路的相关性构建速度矩阵;其次,将速度矩阵输入注意力机制网络提取道路之间的空间联系;最后,将注意力机制输出的数据分解为若干个序列T输入GRU网络中提取时间序列特征,构成ATGRU(Attention-T-GRU)组合模型完成路网的短时交通流预测.使用西安市的交通流数据对提出的ATGRU组合模型进行验证,结果表明,ATGRU模型相比T-LSTM、CNN-LSTM及ACGRU等模型有更高的预测精度. 展开更多
关键词 短时交通流预测 时空特性 注意力机制 组合模型
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基于小波降噪与WOA⁃Bi⁃LSTM的短时交通流预测 被引量:1
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作者 贾现广 苏治文 +1 位作者 冯超琴 吕英英 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期77-84,共8页
交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM... 交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相结合,提出一种WD-WOA-Bi-LSTM方法。首先,将两种方法降噪后的交通流数据进行对比,并将降噪效果更好的数据进行归一化处理、数据集划分以及数据维度转换;然后,通过WOA对Bi-LSTM部分超参数进行寻优,迭代至最优适应度的超参数组合,并用于构建Bi-LSTM;最后,应用英格兰公路交通流数据验证所提模型。结果表明:WDWOA-Bi-LSTM方法相较WOA-Bi-LSTM和WD-Bi-LSTM,RMSE降低12.5004%和3.9789%;MAE降低21.7350%和4.7225%;MAPE降低38.5647%和10.8652%。该模型相比其他模型评价指标均为最低,具有较高的预测精度,可以为高精度的短时交通流预测提供参考。 展开更多
关键词 智能交通 短时交通流预测 小波阈值去噪 鲸鱼优化算法 双向长短期记忆网络 深度学习 超参数寻优
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基于跨周期稀疏技术的长时交通流预测模型
6
作者 钟松浩 卢毅 +1 位作者 李理 伍慧 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10468-10477,共10页
针对现有交通流预测模型在长时预测中精度有限以及训练代价高的问题,构建一种基于跨周期稀疏技术的长时交通流预测模型。考虑到交通流数据复杂的周期性和长时预测时间跨度增加带来的误差累积和模型复杂度增加,采用跨周期稀疏技术对时间... 针对现有交通流预测模型在长时预测中精度有限以及训练代价高的问题,构建一种基于跨周期稀疏技术的长时交通流预测模型。考虑到交通流数据复杂的周期性和长时预测时间跨度增加带来的误差累积和模型复杂度增加,采用跨周期稀疏技术对时间序列下采样处理,对长时序列进行周期分解再拼接转置形成时间序列矩阵。将混合图卷积网络嵌入门控循环单元来处理下采样后的时间序列矩阵,最后使用带有时间依赖矩阵的时间多头注意力模块来融合相关时空特征。对3个公开交通流数据集PeMS-bay、PeMS04和PeMS08处理后进行有效性验证。结果表明:所建模型在3个数据集上的预测精度指标均优于基线模型,平均预测精度在3个数据集上分别提升了5.59%、8.56%和7.11%且模型参数量是基线模型的14.81%~27.17%。 展开更多
关键词 长时交通流预测 门控卷积循环单元 跨周期稀疏技术 时间多头注意力
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城市快速路互通交织区车辆的换道持续距离选择
7
作者 赵顗 安醇 +2 位作者 李铭浩 马健霄 怀硕 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第1期205-212,共8页
以城市快速路互通交织区换道行为为对象,研究换道过程中换道持续距离的选择行为.以实测车行轨迹数据为基础,利用因果推断理论识别影响换道持续距离选择的主要因素:目标车辆换道前后的速度和换道持续时间、当前车道和目标车道前后车的间... 以城市快速路互通交织区换道行为为对象,研究换道过程中换道持续距离的选择行为.以实测车行轨迹数据为基础,利用因果推断理论识别影响换道持续距离选择的主要因素:目标车辆换道前后的速度和换道持续时间、当前车道和目标车道前后车的间距.分别利用支持向量机模型和深度学习模型进行换道持续距离选择行为建模,检验换道持续距离选择行为影响因素分析的有效性.结果表明,经筛选后的影响因素提高了行为选择模型的预测速度以及深度学习模型的预测精度;支持向量模型虽然预测速度更快,但预测精度不如深度学习模型.对典型换道行为进行特征分析,为城市快速路互通交织区管理方案的制定奠定了理论基础,是对换道过程行为特征研究的有效补充,精确刻画了换道行为过程. 展开更多
关键词 城市快速路互通交织区 换道持续距离 因果推断 支持向量机 深度学习
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高斯过程回归短时交通流预测方法 被引量:22
8
作者 康军 段宗涛 +2 位作者 唐蕾 刘研 王超 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期51-56,共6页
已有的短时交通流预测方法均属于确定性预测,无法对预测的不确定性进行定量分析.针对上述问题,提出了一种基于高斯过程回归的短时交通流预测方法.通过该方法在对短时交通流进行预测的同时还可以得到预测的方差估计值,并依此可以确定预... 已有的短时交通流预测方法均属于确定性预测,无法对预测的不确定性进行定量分析.针对上述问题,提出了一种基于高斯过程回归的短时交通流预测方法.通过该方法在对短时交通流进行预测的同时还可以得到预测的方差估计值,并依此可以确定预测值的95%置信区间.在仿真实例中,在相同条件下对所提方法与支持向量机预测方法进行比较.仿真结果表明,高斯过程回归短时交通流预测方法不仅与支持向量机预测方法具有相近的预测精度,其中均方根误差为12.09,绝对值误差为118.42,相对误差为17.32%,而且能够获得预测结果的方差估计值,从而有效实现短时交通流概率意义上的预测. 展开更多
关键词 智能交通 短时交通流预测 高斯过程回归 短时交通流 概率性预测 方差估计
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基于最小二乘支持向量机的交通流量预测模型 被引量:20
9
作者 赵亚萍 张和生 +3 位作者 周卓楠北京交通大学电气工程学院 杨军 潘成 贾利民 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期114-117,136,共5页
城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提.综合分析交通流量影响因素的基础上,进行多路段的交通流量预测研究,提出了基于最小二乘支持向量机的交通流量预测改进模型,并应用平安大... 城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提.综合分析交通流量影响因素的基础上,进行多路段的交通流量预测研究,提出了基于最小二乘支持向量机的交通流量预测改进模型,并应用平安大街的流量数据进行实例验证.结果表明,该模型具有学习速度快、跟踪性能好及泛化能力强等优点,在交通流预测中更具有实用性和推广性. 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 交通流量 实时预测 多路段
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基于土地利用形态的交通生成预测理论方法研究 被引量:38
10
作者 石飞 江薇 +1 位作者 王炜 陆建 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期115-118,124,共5页
从土地利用形态与城市交通的密切关系入手,研究交通生成预测关于土地利用形态的模型。以士地利用规模、性质和强度作为影响交通生成的主要因素,通过回归分析各类用地的单位面积出行吸引权重,引入“容积率”的概念,建立基于土地利用形态... 从土地利用形态与城市交通的密切关系入手,研究交通生成预测关于土地利用形态的模型。以士地利用规模、性质和强度作为影响交通生成的主要因素,通过回归分析各类用地的单位面积出行吸引权重,引入“容积率”的概念,建立基于土地利用形态的交通生成预测模型。给出应用实例,验证了该方法的可行性和可靠性。 展开更多
关键词 交通生成预测 土地利用 需求预测
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交通分布预测模糊重力模型 被引量:16
11
作者 朱顺应 管菊香 +2 位作者 王红 李安勋 严新平 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期727-731,共5页
为了解决交通分布预测中的模糊不确定性,以重力模型与模糊数学理论和方法为基础,基于三角模糊数建立了模糊重力模型.采用模糊线性最小二乘法标定了模型中参数.利用模糊幅度对观测值的比、观测值与估计值的隶属函数的不重合部分的面积与... 为了解决交通分布预测中的模糊不确定性,以重力模型与模糊数学理论和方法为基础,基于三角模糊数建立了模糊重力模型.采用模糊线性最小二乘法标定了模型中参数.利用模糊幅度对观测值的比、观测值与估计值的隶属函数的不重合部分的面积与其面积之和的比这2种方法进行模型精度检验.研究了实现交通分布预测结果的发生、吸引平衡处理的模糊Frator增长率迭代平衡方法.通过实例详细说明了发生量、吸引量和交通阻抗均具有模糊不确定性时的模糊重力模型的应用过程,提出了根据模糊不确定性大小程度来利用模糊预测值的建议.模糊重力模型可以实现交通分布预测中的模糊不确定性. 展开更多
关键词 交通分布 模糊重力模型 三角模糊数 模糊最小二乘法
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城市交通需求预测组合模型的研究 被引量:24
12
作者 喻翔 毛敏 刘建兵 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期75-79,共5页
分析了交通需求预测组合模型的应用,重点研究了适用于城市交通需求预测的两种组合模型.给出了基于熵最大化原理的交通分布与交通分配组合模型的求解算例,并且构造了各种城市客运交通方式的广义出行费用模型,提出了基于广义出行费用和动... 分析了交通需求预测组合模型的应用,重点研究了适用于城市交通需求预测的两种组合模型.给出了基于熵最大化原理的交通分布与交通分配组合模型的求解算例,并且构造了各种城市客运交通方式的广义出行费用模型,提出了基于广义出行费用和动态多路径概率分配的交通方式划分和交通分配组合模型. 展开更多
关键词 城市交通需求预测 组合模型 市区交通 广义费用 交通分布 交通分配
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基于贝叶斯网络多方法组合的短时交通流量预测 被引量:24
13
作者 王建 邓卫 赵金宝 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2011年第4期147-153,共7页
贝叶斯网络是处理不确定信息和进行概率推理的有力工具,针对短时交通流量预测的难题,提出一种基于贝叶斯网络的多方法组合预测模型.首先建立几种基本预测模型并对交通流量进行预测,然后将预测的结果和实际结果按一定步长进行离散处理,... 贝叶斯网络是处理不确定信息和进行概率推理的有力工具,针对短时交通流量预测的难题,提出一种基于贝叶斯网络的多方法组合预测模型.首先建立几种基本预测模型并对交通流量进行预测,然后将预测的结果和实际结果按一定步长进行离散处理,把离散后的结果用贝叶斯网络进行学习,更新贝叶斯网络参数,通过联合推理求得各个基本预测模型预测结果组合下可能组合预测值的后验概率,把后验概率最大所对应的值作为预测值.通过对实际道路交通流量的预测表明,本文提出的贝叶斯网络多方法组合预测模型的预测结果精度优于单一的预测模型,从而论证了本文提出的贝叶斯网络多方法组合预测模型具有一定的实用性. 展开更多
关键词 交通工程 组合模型 贝叶斯网络 交通流 小波分析 ARIMA算法 BP神经网络
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基于Elman型回归神经网络的公交客流预测 被引量:16
14
作者 姜平 石琴 +1 位作者 陈无畏 张卫华 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期340-342,369,共4页
文章将动态回归神经网络(Elman)预测方法应用于城市公交客流量的预测,通过对合肥市公交量的历史数据分析得到公交客流量的时间序列,将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,对网络进行学习与训练仿真实验,并与BP神经网络输出结果... 文章将动态回归神经网络(Elman)预测方法应用于城市公交客流量的预测,通过对合肥市公交量的历史数据分析得到公交客流量的时间序列,将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,对网络进行学习与训练仿真实验,并与BP神经网络输出结果进行了比较,并对网络模拟结果和历史数据进行了线性回归分析,求得一定的相关系数。结果表明,应用Elman神经网络方法比BP神经网络对公交客流量进行短期预测,预测精度高及效果好。 展开更多
关键词 神经网络 流量预测 Elman算法 公路运输
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道路拥堵概率估计方法及其在城市交通运行评价中的应用 被引量:9
15
作者 张彭 张晓松 +3 位作者 雷方舒 朱广宇 郭继孚 全永燊 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期161-169,共9页
首先提出能够统一描述不同交通负荷下路段内车流离散性进的出行时间指数(TTI)概率分布模型,并建立该分布模型参数随路段速度变化的模型.进而给出一种新的拥堵概率估计方法.其根据路段速度获得路段内车辆TTI的概率分布参数,进而获得隐含... 首先提出能够统一描述不同交通负荷下路段内车流离散性进的出行时间指数(TTI)概率分布模型,并建立该分布模型参数随路段速度变化的模型.进而给出一种新的拥堵概率估计方法.其根据路段速度获得路段内车辆TTI的概率分布参数,进而获得隐含的车辆TTI概率分布及路段处于不同拥堵状态的概率.应用于交通运行评价,解决了现有方法评价结果受路段长度影响,以及微观评价波动性大的缺陷.给出的理论方法在交通运行分析、仿真及控制领域具有广泛的应用前景. 展开更多
关键词 交通工程 交通运行评价 交通流离散性 动态模型 拥堵概率 TTI概率分布
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基于结构方程的节假日居民出行和活动关联性建模分析 被引量:9
16
作者 李霞 邵春福 +2 位作者 孙壮志 姚广铮 董春娇 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2008年第6期91-95,共5页
基于结构方程模型,利用现有北京市黄金周出行调查资料,选取影响居民节假日活动和出行行为的8个影响因素作为结构模型的外生变量;以黄金周出行中维持性活动和消遣性活动的3个特征指标——活动持续时间、活动次数、出行时间共6个活动特征... 基于结构方程模型,利用现有北京市黄金周出行调查资料,选取影响居民节假日活动和出行行为的8个影响因素作为结构模型的外生变量;以黄金周出行中维持性活动和消遣性活动的3个特征指标——活动持续时间、活动次数、出行时间共6个活动特征指标为结构方程的内生变量,同时以个体为分析单位,考虑个人和家庭的社会经济属性,建立各种活动产生模型,活动持续时间模型以及为从事各种活动的出行时间结构方程模型.分析外生变量对内生变量的影响,以及内生变量彼此之间的复杂关系.探讨节假日居民从事各种活动和出行之间的相互影响关系,以及居民的社会经济属性对其从事的活动和出行产生的影响. 展开更多
关键词 结构方程 潜变量 节假日出行 活动
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交通流量的混沌特性分析及预测模型研究 被引量:15
17
作者 张玉梅 曲仕茹 温凯歌 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期119-123,共5页
基于混沌动力系统的相空间重构和非线性系统的Volterra级数,分析交通流量的混沌特性,研究了一种交通流量的自适应预测模型。在合理选取嵌入维数和延滞时间实现交通流量时间序列相空间重构的基础上,应用小数据量法计算重构交通流量时间... 基于混沌动力系统的相空间重构和非线性系统的Volterra级数,分析交通流量的混沌特性,研究了一种交通流量的自适应预测模型。在合理选取嵌入维数和延滞时间实现交通流量时间序列相空间重构的基础上,应用小数据量法计算重构交通流量时间序列的最大Lyapunov指数,根据该指数值对交通流量的混沌特性进行分析,并采用庞卡莱截面法对分析结果进行验证;构建交通流量的Volterra预测模型,并采用LMS自适应算法对模型系数进行调整。通过对实际采集的高速公路交通流量数据的仿真研究表明,小数据量法能对交通流混沌特性进行准确判别,构建的二阶Volterra自适应预测模型能够有效地预测交通流量的变化。因此,在判定交通流量存在混沌特性时,可以应用论文构建的二阶Volterra自适应预测模型对其进行准确的预测。 展开更多
关键词 混沌 交通流量预测 相空间重构 小数据量法 Voherra级数
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机动车出行需求管理对路网运行影响的系统分析方法 被引量:7
18
作者 张彭 雷方舒 +3 位作者 张晓松 朱广宇 郭继孚 全永燊 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期227-234,共8页
现有研究通过建立由路段组成的路网模型分析需求管理效果,存在模型复杂、参数标定难、缺乏机理性分析等问题,本文通过对路网运行提炼出若干系统级要素,并建立描述各要素相互关系的理论模型,研究需求调控对路网运行影响的机理,进而给出... 现有研究通过建立由路段组成的路网模型分析需求管理效果,存在模型复杂、参数标定难、缺乏机理性分析等问题,本文通过对路网运行提炼出若干系统级要素,并建立描述各要素相互关系的理论模型,研究需求调控对路网运行影响的机理,进而给出需求管理的一般性控制模型.以出行总量控制、错峰出行、出行距离控制为例对模型进行了仿真验证.最后讨论了模型应用及延伸理论研究.本文给出了新的高效分析需求调控问题的理论框架,在交通运行分析及仿真领域具有广泛的应用前景. 展开更多
关键词 城市交通 需求管理 系统论 路网运行 控制模型
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客运枢纽相对换乘效率的数据包络分析 被引量:6
19
作者 孙立山 荣建 +2 位作者 任福田 张智勇 曹荷红 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1289-1294,共6页
作者探讨了数据包络分析方法在城市客运交通枢纽换乘效率评价中的应用思路和过程,建立了客运交通枢纽换乘效率模型,提出了换乘效率模型中各项指标的计算方法.结合相应的DEA非均一评价模型,进行了北京市部分客运交通枢纽换乘效率评价的... 作者探讨了数据包络分析方法在城市客运交通枢纽换乘效率评价中的应用思路和过程,建立了客运交通枢纽换乘效率模型,提出了换乘效率模型中各项指标的计算方法.结合相应的DEA非均一评价模型,进行了北京市部分客运交通枢纽换乘效率评价的实例研究,给出了参评枢纽的换乘效率排序。进行了输入冗余率及输出亏空率分析,换乘功能侧重分析,并针对非DEA有效的决策单元提供了如何调整各项指标使之达到相对有效的有关管理决策信息. 展开更多
关键词 城市客运交通枢纽 换乘效率 数据包络分析 非均一评价
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基于模糊卡尔曼滤波的短时交通流量预测方法 被引量:29
20
作者 郭海锋 方良君 俞立 《浙江工业大学学报》 CAS 2013年第2期218-221,共4页
为解决卡尔曼滤波模型预测交通流量存在的时间滞后性问题,在已有卡尔曼滤波短时交通流量预测模型基础上,结合城市道路交通流日相似性特点,对已有卡尔曼滤波预测模型进行改进,并通过模糊逻辑方法对改进模型中的参数加以确定,设计出模糊... 为解决卡尔曼滤波模型预测交通流量存在的时间滞后性问题,在已有卡尔曼滤波短时交通流量预测模型基础上,结合城市道路交通流日相似性特点,对已有卡尔曼滤波预测模型进行改进,并通过模糊逻辑方法对改进模型中的参数加以确定,设计出模糊卡尔曼滤波交通流量预测模型,从而对短时交通流量进行实时准确预测.数值分析及对比结果表明:相较于卡尔曼短时交通流量预测方法,模糊卡尔曼短时交通流量预测方法能够提升预测过程的实时性,并使平均相对误差降低0.27%,平均绝对相对误差降低7.26%,最大绝对相对误差降低32.43%,进一步提高了预测精度. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 模糊逻辑 短时交通流 预测模型
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