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考虑大型车因素的城市路网交通流速度预测
被引量：
4
1
作者
闫佳庆
邵鹏
+1 位作者
张立立
王力
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期7-11,16,共6页
针对大型车影响交通流速度问题,提出一种考虑大型车因素的路网交通流速度预测方法。首先根据二流理论将路段分为行驶流和排队流两部分;其次通过对路网路段的时空分析,将路段按旅行时间进行聚类,确定预测时长指数;再根据大型车特征与路...
针对大型车影响交通流速度问题,提出一种考虑大型车因素的路网交通流速度预测方法。首先根据二流理论将路段分为行驶流和排队流两部分;其次通过对路网路段的时空分析,将路段按旅行时间进行聚类,确定预测时长指数;再根据大型车特征与路段交通流速度的关系,引入大型车因素;最后使用GRU(gated recurrent unit)神经网络实现交通流速度预测,并利用VISSIM仿真进行验证。研究结果表明:考虑大型车因素可提高城市路网道路交通流速度的预测准确度。
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关键词
交通
工程
交通流速度预测
大型车辆
GRU神经网络
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职称材料
基于改进天牛须算法优化的确定性跳跃循环状态网络的交通流预测
被引量：
5
2
作者
梁秀霞
李万通
+1 位作者
杨凡
张燕
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第8期3372-3378,共7页
为了提高短时交通流速度预测的精度,提出一种基于改进天牛须算法优化的确定性跳跃循环状态网络的交通流预测模型。首先对交通流速度序列进行浑沌性分析,重构序列的相空间,将对交通流速度序列的研究映射到其所在的相空间中进行;然后引入...
为了提高短时交通流速度预测的精度,提出一种基于改进天牛须算法优化的确定性跳跃循环状态网络的交通流预测模型。首先对交通流速度序列进行浑沌性分析,重构序列的相空间,将对交通流速度序列的研究映射到其所在的相空间中进行;然后引入变步长因子和模拟退火技术对天牛须算法(beetle antennae search,BAS)进行改进,并以改进算法优化确定性跳跃循环状态网络(cycle reservoir with regular jumps,CRJ)的参数构建预测模型;最后通过实例对比分析模型的有效性。结果表明:通过相空间重构对交通流速度序列处理,能够挖掘序列内部的动态特性,使之更加适用于网络的建模;所提模型的预测结果同对比模型相比,平均绝对百分比误差下降了1.05%~6.04%,有效地提高了短时交通流速度的预测精度。
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关键词
智能
交通
交通流速度预测
混沌理论
相空间重构
天牛须算法
回声状态网络
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职称材料
题名
考虑大型车因素的城市路网交通流速度预测
被引量：
4
1
作者
闫佳庆
邵鹏
张立立
王力
机构
北方工业大学电气与控制工程学院
北京石油化工学院信息工程学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期7-11,16,共6页
基金
北京市优秀人才培养资助项目(2017000020124G287)
北京市属高校基本科研项目(110052971803/013)。
文摘
针对大型车影响交通流速度问题,提出一种考虑大型车因素的路网交通流速度预测方法。首先根据二流理论将路段分为行驶流和排队流两部分;其次通过对路网路段的时空分析,将路段按旅行时间进行聚类,确定预测时长指数;再根据大型车特征与路段交通流速度的关系,引入大型车因素;最后使用GRU(gated recurrent unit)神经网络实现交通流速度预测,并利用VISSIM仿真进行验证。研究结果表明:考虑大型车因素可提高城市路网道路交通流速度的预测准确度。
关键词
交通
工程
交通流速度预测
大型车辆
GRU神经网络
Keywords
traffic engineering
traffic flow velocity prediction
large-scale vehicles
GRU neural network
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于改进天牛须算法优化的确定性跳跃循环状态网络的交通流预测
被引量：
5
2
作者
梁秀霞
李万通
杨凡
张燕
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第8期3372-3378,共7页
基金
国家自然科学基金(61773151)
河北省自然科学基金(F2018202279)。
文摘
为了提高短时交通流速度预测的精度,提出一种基于改进天牛须算法优化的确定性跳跃循环状态网络的交通流预测模型。首先对交通流速度序列进行浑沌性分析,重构序列的相空间,将对交通流速度序列的研究映射到其所在的相空间中进行;然后引入变步长因子和模拟退火技术对天牛须算法(beetle antennae search,BAS)进行改进,并以改进算法优化确定性跳跃循环状态网络(cycle reservoir with regular jumps,CRJ)的参数构建预测模型;最后通过实例对比分析模型的有效性。结果表明:通过相空间重构对交通流速度序列处理,能够挖掘序列内部的动态特性,使之更加适用于网络的建模;所提模型的预测结果同对比模型相比,平均绝对百分比误差下降了1.05%~6.04%,有效地提高了短时交通流速度的预测精度。
关键词
智能
交通
交通流速度预测
混沌理论
相空间重构
天牛须算法
回声状态网络
Keywords
intelligent transportation
traffic flow speed prediction
chaos theory
phase space reconstruction
beetle antennae search algorithm
echo state network
分类号
U491.112 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
考虑大型车因素的城市路网交通流速度预测
闫佳庆
邵鹏
张立立
王力
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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职称材料
2
基于改进天牛须算法优化的确定性跳跃循环状态网络的交通流预测
梁秀霞
李万通
杨凡
张燕
《科学技术与工程》
北大核心
2021
5
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职称材料
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