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短时交通量时间序列的小波分析-模糊马尔柯夫预测方法
被引量：
8
1
作者
陈淑燕
王炜
瞿高峰
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期637-640,共4页
基于短时交通量时间序列的随机波动特征,提出一种小波分析和模糊马尔柯夫结合的预测方法.首先对交通量时间序列进行多分辨率小波分解,然后对低频部分和高频部分分别进行重构,对重构后的基本信号和干扰信号建立模糊马尔柯夫模型,最后对...
基于短时交通量时间序列的随机波动特征,提出一种小波分析和模糊马尔柯夫结合的预测方法.首先对交通量时间序列进行多分辨率小波分解,然后对低频部分和高频部分分别进行重构,对重构后的基本信号和干扰信号建立模糊马尔柯夫模型,最后对多个预测结果进行合成,从而得到交通量的预测结果.此外,根据灰色系统理论的新息优先原理,实时更新马尔柯夫预测模型中的状态转移矩阵,进一步提高预测精度.通过对苏州某交叉口短时交通量预测,表明小波分析和模糊马尔柯夫结合的预测方法具有良好的抗干扰能力和容错能力.
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关键词
短时交通量
预测
小波分析
模糊马尔柯夫
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题名
短时交通量时间序列的小波分析-模糊马尔柯夫预测方法
被引量：
8
1
作者
陈淑燕
王炜
瞿高峰
机构
东南大学交通学院
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期637-640,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50378016).
文摘
基于短时交通量时间序列的随机波动特征,提出一种小波分析和模糊马尔柯夫结合的预测方法.首先对交通量时间序列进行多分辨率小波分解,然后对低频部分和高频部分分别进行重构,对重构后的基本信号和干扰信号建立模糊马尔柯夫模型,最后对多个预测结果进行合成,从而得到交通量的预测结果.此外,根据灰色系统理论的新息优先原理,实时更新马尔柯夫预测模型中的状态转移矩阵,进一步提高预测精度.通过对苏州某交叉口短时交通量预测,表明小波分析和模糊马尔柯夫结合的预测方法具有良好的抗干扰能力和容错能力.
关键词
短时交通量
预测
小波分析
模糊马尔柯夫
Keywords
short-term traffic flow
forecasting
wavelet analysis
fuzzy Markov
分类号
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
短时交通量时间序列的小波分析-模糊马尔柯夫预测方法
陈淑燕
王炜
瞿高峰
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
8
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参考文献
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