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基于重现定量分析法的交通流量时间序列周期特性
被引量：
10
1
作者
何兆成
黎志涛
赵建明
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第6期946-951,共6页
为了提高交通流量的预测精度,用重现图和重现定量分析法,定量分析了交通流量时间序列的周期特性,并利用BP神经网络法和K近邻法,对短时交通流量进行了预测.实例分析表明:不同统计时间间隔和不同时段的交通流量时间序列的周期特性不同.统...
为了提高交通流量的预测精度,用重现图和重现定量分析法,定量分析了交通流量时间序列的周期特性,并利用BP神经网络法和K近邻法,对短时交通流量进行了预测.实例分析表明:不同统计时间间隔和不同时段的交通流量时间序列的周期特性不同.统计时间间隔为5 min的交通流量时间序列有较好的实时性和较强的周期性.交通流量时间序列的周期特性与预测精度正相关,夜间交通流周期性弱,预测精度为87.41%;日间交通流周期性强,预测精度为92.16%.
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关键词
交通流量
周期特性
重现定量分析法
重现
图
预测精度
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职称材料
题名
基于重现定量分析法的交通流量时间序列周期特性
被引量：
10
1
作者
何兆成
黎志涛
赵建明
机构
中山大学智能交通研究中心
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第6期946-951,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50808181)
文摘
为了提高交通流量的预测精度,用重现图和重现定量分析法,定量分析了交通流量时间序列的周期特性,并利用BP神经网络法和K近邻法,对短时交通流量进行了预测.实例分析表明:不同统计时间间隔和不同时段的交通流量时间序列的周期特性不同.统计时间间隔为5 min的交通流量时间序列有较好的实时性和较强的周期性.交通流量时间序列的周期特性与预测精度正相关,夜间交通流周期性弱,预测精度为87.41%;日间交通流周期性强,预测精度为92.16%.
关键词
交通流量
周期特性
重现定量分析法
重现
图
预测精度
Keywords
traffic flow
periodicity
recurrence quantitative analysis
recurrence plot
prediction accuracy
分类号
U491.1 [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
操作
1
基于重现定量分析法的交通流量时间序列周期特性
何兆成
黎志涛
赵建明
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
10
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