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基于时空动态图的交通流量预测方法研究
1
作者 孟祥福 谢伟鹏 崔江燕 《智能系统学报》 北大核心 2025年第4期776-786,共11页
为改进现有交通流量预测方法在建模时空数据和捕捉动态空间相关性方面的不足,提出了一种时空动态图卷积网络(spatio-temporal dynamic graph network,STDGNet)。该模型采用带嵌入层的编码器–解码器架构,通过动态图生成模块从数据驱动... 为改进现有交通流量预测方法在建模时空数据和捕捉动态空间相关性方面的不足,提出了一种时空动态图卷积网络(spatio-temporal dynamic graph network,STDGNet)。该模型采用带嵌入层的编码器–解码器架构,通过动态图生成模块从数据驱动的角度挖掘潜在的时空关系,并重构每个时间步的节点动态关联图。嵌入层使用时空自适应嵌入方法建模交通数据的内在时空关系和时间信息;编码器部分利用时空记忆注意力机制,从全局视角对时空特征进行建模;解码器部分将图卷积模块注入循环神经网络中,以同时捕捉时间和空间依赖关系,并输出未来流量情况。实验结果表明,所提模型与最优基线模型解耦动态时空图神经网络(decoupled dynamic spatial-temporal graph neural network,D2STGNN)相比,平均绝对误差降低了1.63%,模型训练时间缩短了近2.5倍。本研究有效提升了交通流量预测的准确性与效率,为智能交通系统的建设提供了有力支撑。 展开更多
关键词 交通流量 时空数据 混合模型 注意力机制 时空动态图 图卷积神经网络 循环神经网络 深度学习
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灾害性天气条件下城市轨道交通客流DRN-BiLSTM预测模型
2
作者 程国柱 吕岩峰 冯天军 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第7期153-161,共9页
为有效应对灾害性天气对城市轨道交通客流组织的影响,探索灾害性天气条件下城市轨道交通线网客流变化规律,基于深度残差网络(DRN)和双向长短时卷积神经网络(BiLSTM),充分考虑灾害性天气特征对客流变化的影响,开展了轨道交通线网客流预... 为有效应对灾害性天气对城市轨道交通客流组织的影响,探索灾害性天气条件下城市轨道交通线网客流变化规律,基于深度残差网络(DRN)和双向长短时卷积神经网络(BiLSTM),充分考虑灾害性天气特征对客流变化的影响,开展了轨道交通线网客流预测研究。构建了融入灾害性天气特征的轨道交通线网客流DRN-BiLSTM预测模型,并选取均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、决定系数(R^(2))作为模型性能评价指标,并进行模型的客流量预测效果验证分析。分析结果表明:与传统LSTM、BiLSTM相比较,DRN-BiLSTM在灾害性天气特征输入情况下,MSE分别降低22.10%、21.96%;RMSE分别降低10.54%、10.46%;MAE分别降低3.20%、3.95%;R^(2)分别提升5.01%、2.12%。使用网格搜索法对模型参数进行调优,优化后,模型训练损失降低36%。通过实例验证了所构建的轨道线网交通客流预测DRN-BiLSTM组合模型能够有效捕捉数据的深层特征,极大提升了客流预测精度。 展开更多
关键词 城市交通 客流预测模型 深度残差网络 双向长短时神经网络 灾害性天气
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基于自适应时空同步建模的交通流预测
3
作者 叶宝林 戴本岙 +3 位作者 苗永超 李灵犀 王翔 吴维敏 《计量学报》 北大核心 2025年第6期802-812,共11页
为准确捕获路网中不同交通节点之间的时空关联关系,提出一种基于自适应时空同步建模的交通流预测方法。首先,构建全局节点嵌入和不同子图的偏置生成多个既相互关联又有一定区别的时空子图,将不同的时空子图进行拼接生成静态自适应时空图... 为准确捕获路网中不同交通节点之间的时空关联关系,提出一种基于自适应时空同步建模的交通流预测方法。首先,构建全局节点嵌入和不同子图的偏置生成多个既相互关联又有一定区别的时空子图,将不同的时空子图进行拼接生成静态自适应时空图,从不同的维度上描述路网中不同节点间的时空关联关系。其次,为了更好地建模不同交通节点间动态变化的时空关联关系,设计了一种新的动态自适应时空图构建方法,在有效描述不同交通节点间动态时空关联关系的同时,降低了动态时空图的计算复杂度。最后,在3个来自真实路网的公开数据集上进行测试,测试结果表明:与LSTM、DCRNN、STGCN、ASTGCN、GWN、STSGCN、STFGNN、STGODE、S2TAT等9种基线方法相比,所提方法具有更高的预测精度。在数据集PEMS08上,与最优基线方法S2TAT相比,该方法的平均绝对误差eMAE、平均绝对百分比误差eMAPE和均方根误差eRMSE分别降低了8.65%、9.25%和6.04%。 展开更多
关键词 智能交通系统 交通流量预测 图神经网络 自适应时空图 时空同步建模 深度学习
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考虑动态交通演化过程的应急疏散优化研究
4
作者 王飒一 张小宁 《工程管理科技前沿》 北大核心 2025年第2期9-16,共8页
随着全球自然灾害的频繁发生,城市应急疏散策略的研究显得尤为重要。本文针对城市灾前有预警的应急疏散问题,研究考虑动态交通演化过程的应急疏散优化策略。首先,建立一个双层规划模型:下层规划为基于动态用户最优路径选择策略的多分类... 随着全球自然灾害的频繁发生,城市应急疏散策略的研究显得尤为重要。本文针对城市灾前有预警的应急疏散问题,研究考虑动态交通演化过程的应急疏散优化策略。首先,建立一个双层规划模型:下层规划为基于动态用户最优路径选择策略的多分类交通流网络模型,上层规划则通过优化疏散需求点-应急避难点匹配策略来最小化总疏散完成时间;其次,基于时空网格划分,采用一阶有限体格式求解多分类交通流网络模型,并设计启发式算法求解上层规划;再次,通过数值算例验证模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 应急疏散 动态交通演化 双层规划 网络交通流模型 应急避难点匹配
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一种高效的连续时序图注意力网络的交通预测模型
5
作者 刘云翔 梁智超 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期350-359,共10页
交通预测领域面临传统时空建模方法难以有效捕获长程依赖关系、固定时间窗口机制无法适应动态时序模式以及基于统计学的传统模型在复杂拓扑关系建模方面存在局限性3个主要挑战。针对上述问题,提出基于连续时序的高效图注意力网络(T-EGAT... 交通预测领域面临传统时空建模方法难以有效捕获长程依赖关系、固定时间窗口机制无法适应动态时序模式以及基于统计学的传统模型在复杂拓扑关系建模方面存在局限性3个主要挑战。针对上述问题,提出基于连续时序的高效图注意力网络(T-EGAT)。首先设计高效多头自注意力机制(EMSA),采用参数共享和稀疏计算策略,将注意力头的计算复杂度从O(N)降低到O(Nlog_(a)N);其次开发线性时序扩展模块,通过可学习的时序卷积核将时间感知范围从固定K步扩展到K+Δ步的弹性窗口,其中Δ∈[0,12]为自适应调整参数;最后构建动态图推理架构,利用图神经网络(GNNs)的邻域聚合特性,在每个时间步自动生成包含83个交通要素的拓扑关系矩阵。实验结果表明,在PeMSD4、METR-LA等5个基准数据集上,T-EGAT相较16种基线模型(包括DCRNN、GraphWaveNet、ASTGCN等)取得显著提升,平均绝对误差(MAE)降低了2.77%~5.97%,均方根误差(RMSE)改善了3.12%~6.44%,单步预测时间缩短了1.41%~2.3%。消融实验结果表明,EMSA带来42%的精度提升,时序扩展模块减少了17%的长时预测误差,动态图生成机制提高了29%的拓扑建模准确率。该模型在突发交通事故场景下表现出更强的鲁棒性,异常事件检测F1值达到0.873,较传统方法提升了21.5%。该方案为实时交通管理系统提供了新的技术框架,其弹性时序建模机制和高效注意力架构为时空预测任务提供了普适性解决方案。 展开更多
关键词 智能交通 交通预测模型 图神经网络 交通流 多头自注意力机制 人工智能决策
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复杂网络视角下全球ICT隐含金属流动格局及演化特征研究
6
作者 范梦涵 史江兰 凌昕怡 《中国矿业》 北大核心 2025年第3期62-72,共11页
信息通信(ICT)产业的快速发展推动了全球经济的增长,但也带来了对金属资源的持续消耗。随着ICT产品在全球范围内的生产和消费,其隐含金属在全球各经济体之间流动,形成了复杂的网络结构。为了揭示全球ICT隐含金属的流动格局及演化特征,... 信息通信(ICT)产业的快速发展推动了全球经济的增长,但也带来了对金属资源的持续消耗。随着ICT产品在全球范围内的生产和消费,其隐含金属在全球各经济体之间流动,形成了复杂的网络结构。为了揭示全球ICT隐含金属的流动格局及演化特征,本文结合投入产出模型和复杂网络模型,核算2000—2022年全球ICT隐含金属的消耗,构建有向加权的隐含金属流动网络,分析全球ICT隐含金属流动网络的整体特征,识别全球ICT隐含金属流动中的关键地区和关键路径,并进一步探讨流动网络中的社团结构及其演化过程。研究结果表明:全球ICT隐含金属呈现增长趋势,其中约一半参与跨区域流动;全球ICT隐含金属流动网络表现出典型的小世界特征,某一地区的变化可以迅速传导并影响全球流动;少数地区在ICT隐含金属流动中扮演着重要的角色,美国、德国、英国等地区是关键的ICT隐含金属流入地区,中国内地、美国、中国台湾、墨西哥等地区控制着ICT隐含金属的流出,其他亚太地区、美国、中国内地等地区在流动中起着重要的“桥梁”作用;前20%的流动路径贡献了约90%的流量,“中国大陆→美国”“墨西哥→美国”及“中国大陆→印度”等关键路径的流量逐年上升;ICT隐含金属流动呈现明显的集聚特征,逐渐演化为以中国内地、英德、日韩和美国为核心的四个社团,且社团内部联系逐渐增强。基于以上研究结果,提出了相关政策建议,以推动ICT隐含金属的可持续利用。 展开更多
关键词 复杂网络 ICT产业 隐含金属流动 投入产出模型 社团演化
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用于交通流量预测的多图扩散注意力网络
7
作者 王泉 陆啟想 施珮 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1472-1479,共8页
当前基于时空特征提取的交通流量预测方法中存在挖掘全局空间相关性与长期的动态时间依赖关系能力不足的问题,其中空间相关性的挖掘很大程度上取决于图结构的质量,为此提出一种多图扩散注意力网络(MGDAN),主要包括多图扩散注意力模块(MG... 当前基于时空特征提取的交通流量预测方法中存在挖掘全局空间相关性与长期的动态时间依赖关系能力不足的问题,其中空间相关性的挖掘很大程度上取决于图结构的质量,为此提出一种多图扩散注意力网络(MGDAN),主要包括多图扩散注意力模块(MGDAM)和时间注意力模块。首先,使用自适应时空嵌入生成器构建动态的时空信息;其次,采用最大互信息系数(MIC)矩阵与自适应矩阵挖掘细粒度的空间信息,并利用全局空间注意力机制挖掘动态的空间相关性;最后,使用时间注意力模块提取非线性的时间相关性,并通过3个模块的结合实现时空相关性的有效提取。在PEMS08数据集上的实验结果表明,MGDAN在1 h内的平均绝对误差(MAE)相较于时空自编码器(ST_AE)和时空身份信息(STID)模型分别降低了19.34%和5.74%,且整体预测性能均优于9个基线模型,能够精准地进行中长期交通流量预测,为城市交通疏导提供理论依据。 展开更多
关键词 交通流量预测 时空模型 自适应时空嵌入 图卷积网络 注意力网络
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面向WSN网络拓扑突发流量不稳定状态识别的半监督学习模型构建 被引量：1
8
作者 顾全 张薇 《传感技术学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期2171-2176,共6页
无线传感网络的拓扑结构具有高度自组织性和多跳传输不确定性,在遭受噪声、攻击行为等干扰时,容易导致网络拓扑结构发生不稳定状态,降低无线传感网络的可靠性和安全性。为此,在构建半监督学习模型的基础上实现WSN网络拓扑突发流量不稳... 无线传感网络的拓扑结构具有高度自组织性和多跳传输不确定性,在遭受噪声、攻击行为等干扰时,容易导致网络拓扑结构发生不稳定状态,降低无线传感网络的可靠性和安全性。为此,在构建半监督学习模型的基础上实现WSN网络拓扑突发流量不稳定状态的识别。根据AE模型建立半监督学习模型对数据进行处理,提取数据关键特征,利用k-Means均值聚类算法进行聚类,获取数据关键点的低维特征向量,采用直方图标记数据特征类别,利用欧氏距离对处理后的距离进行计算,完成无线传感网络拓扑突发流量不稳定状态的识别。仿真结果表明:所提方法识别出的异常流量以及异常IP数据量分别在90和50个以上,识别误报率低于10%,具有良好的识别效果。 展开更多
关键词 无线传感网络 突发流量不稳定状态识别 半监督学习模型 直方图 k-Means均值聚类算法
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基于改进NaSch模型的网联异质交通流特性分析
9
作者 张萌萌 宋家恕 解树坤 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期86-91,共6页
为研究智能网联环境下异质交通流演变规律,设计典型场景驾驶模拟实验,采集传统车辆(human driven vehicle,HDV)与智能网联车辆(connected vehicle,CV)驾驶行为特征指标,对异质交通流关键参数进行分析和标定;构建考虑HDV与CV驾驶行为差... 为研究智能网联环境下异质交通流演变规律,设计典型场景驾驶模拟实验,采集传统车辆(human driven vehicle,HDV)与智能网联车辆(connected vehicle,CV)驾驶行为特征指标,对异质交通流关键参数进行分析和标定;构建考虑HDV与CV驾驶行为差异的异质交通流元胞自动机模型;并基于改进的NaSch模型进行仿真实验,解析智能网联环境下交通流基本图,分析异质交通流特性。研究结果表明:较于HDV,CV驾驶员捕捉道路信息和反应时间提升约11.4%;自由流状态下,CV车速比HDV车速提升了7.4%,且同一车速下安全跟驰距离缩短了18.2%;随着CV所占比例由20%增至80%,交通流基本图显示交通流平均车速显著提升,交通流率增加,时空轨迹图显示局部拥堵状况明显改善。 展开更多
关键词 交通工程 智能网联 异质交通流 NaSch模型 元胞自动机 驾驶模拟实验
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自适应多视图融合图神经网络地铁客流预测模型 被引量：1
10
作者 鲁文博 张永 +2 位作者 李培坤 王亭 丛雅蓉 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期194-203,共10页
针对传统方法对地铁车站的多视角空间交互建模不足的问题,本文提出自适应多视图融合图神经网络模型(Adaptive Multi-view Fusion Graph Neural Network Model, AMFGNN)进行地铁车站短时客流预测。在空间维度,模型包括了物理拓扑图、线... 针对传统方法对地铁车站的多视角空间交互建模不足的问题,本文提出自适应多视图融合图神经网络模型(Adaptive Multi-view Fusion Graph Neural Network Model, AMFGNN)进行地铁车站短时客流预测。在空间维度,模型包括了物理拓扑图、线路可达性图、空间距离图等多个局部视图,并使用图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)学习每个视图内车站间的动态空间交互;以单视图车站为中心节点,结合其他视图中该车站作为邻居节点构建融合视图,并使用GAT学习多视图间动态交互;在时间维度,使用门控循环单元神经网络学习车站客流的时变特征。以重庆市地铁网络为例,全网出站客流的预测实验结果表明:相较于基线中的物理虚拟结合图网络模型(PVCGN),AMFGNN的平均绝对误差和均方根误差分别降低3.06%和2.49%。多视图内节点间注意力分数可视化结果表明,基于GAT的多视图建模思路能够自适应地融合不同视图中提取到的车站空间信息。此外,AMFGNN模型性能影响因素分析结果表明,以物理拓扑、线路可达性等结构稳定的视图作为中心节点构建融合视图能够获得更准确、稳定的预测模型。 展开更多
关键词 城市交通 地铁客流预测 图注意力机制 多视图建模 图神经网络
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高速交通流视角下城市群网络重要节点分析 被引量：2
11
作者 焦柳丹 张鑫宇 +1 位作者 霍小森 张羽 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期77-84,共8页
当城市群中某些节点运输能力下降时,其相较于其他节点会对整体网络产生更大的影响,则认为该类节点为重要节点,通过对城市群中重要节点进行识别,加强重要城市保护,对于保证城市群正常运作,维持城市群内部正常流动,促进城市群高质量发展... 当城市群中某些节点运输能力下降时,其相较于其他节点会对整体网络产生更大的影响,则认为该类节点为重要节点,通过对城市群中重要节点进行识别,加强重要城市保护,对于保证城市群正常运作,维持城市群内部正常流动,促进城市群高质量发展有着重要意义。笔者基于高速铁路流与高速公路流双视角构建城市群网络模型,通过借鉴引力模型,从城市关联性、聚类性、中介性构建城市群网络重要节点评价模型,并以成渝地区双城经济圈为例进行实证分析。研究结果表明:在高速铁路网络模型中,各个节点城市整体重要性结果呈非线性下降;在高速公路网络模型中,整体重要性结果呈线性下降,下降较为均匀。 展开更多
关键词 交通运输工程 高速交通网 交通流 引力模型 重要度分析 成渝经济圈
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无缝换乘条件下城市轨道交通网络客流分配模型及算法 被引量：87
12
作者 四兵锋 毛保华 刘智丽 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期12-18,共7页
结合国内城市轨道交通无缝换乘的运营特点,充分考虑了影响城市轨道交通网络客流分配的主要因素(包括出行时间和换乘次数),以及城市轨道交通网络的特有属性,构造城市轨道交通网络的广义费用函数,并分析乘客在城市轨道交通网络中的路径选... 结合国内城市轨道交通无缝换乘的运营特点,充分考虑了影响城市轨道交通网络客流分配的主要因素(包括出行时间和换乘次数),以及城市轨道交通网络的特有属性,构造城市轨道交通网络的广义费用函数,并分析乘客在城市轨道交通网络中的路径选择行为。在此基础上,基于随机用户平衡原则提出城市轨道交通网络客流分配问题的数学优化模型,在模型的求解中,分析目前常用的有效路径搜索方法并设计了基于图的深度优先搜索算法,以得出符合现实的有效路径集合,并给出求解配流模型的连续平均算法。最后通过北京市轨道交通网络的数据对模型和算法进行验证。 展开更多
关键词 轨道交通 网络 流量分配 模型
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基于神经网络的城市交通流预测研究 被引量：34
13
作者 马君 刘小冬 孟颖 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1092-1094,共3页
建立了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型,分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型,给出了数据预处理方法和预测模型评价指标.仿真结果表明该交通流量预测方法的有效性,结果分析得出径向基网络能够更加快速有效的进... 建立了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型,分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型,给出了数据预处理方法和预测模型评价指标.仿真结果表明该交通流量预测方法的有效性,结果分析得出径向基网络能够更加快速有效的进行城市交通流预测. 展开更多
关键词 神经网络 交通流 预测模型
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考虑双向交通的城市路网交通流元胞自动机模型 被引量：12
14
作者 施俊庆 李志强 +2 位作者 李素兰 毛程远 张欣环 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期90-96,共7页
允许车辆借反向车道超车的双向交通道路是城市路网的重要组成部分.本文考虑了双向交通道路的车辆行驶规则,研究了无信号控制交叉口的车辆优先通行权分配规则,构建了一个双向交通的城市路网交通流元胞自动机模型,研究了城市路网交通流的... 允许车辆借反向车道超车的双向交通道路是城市路网的重要组成部分.本文考虑了双向交通道路的车辆行驶规则,研究了无信号控制交叉口的车辆优先通行权分配规则,构建了一个双向交通的城市路网交通流元胞自动机模型,研究了城市路网交通流的动态特性.研究结果表明,临界密度随着路网规模的增加而下降,路网交通密度的增加会加速拥堵闭环的形成,换道概率的增加会降低路网车速和缩短局部死锁现象形成的时间,单位时间换道车辆数与换道概率及交通密度之间存在着密切的关系. 展开更多
关键词 交通工程 仿真模型 元胞自动机 双向交通 路网交通流
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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
15
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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高速公路动态交通流的神经网络模型 被引量：13
16
作者 撒元功 胡郁葱 徐建闽 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第8期91-94,共4页
通过对高速公路宏观动态交通流模型的分析 ,提出了动态交通流的神经网络模型 .结合交通调查数据 ,利用仿真和优化技术对神经网络进行训练 ,从而获得了比较准确的描述交通流真实行为的模型 .仿真结果表明 。
关键词 高速公路 交通流模型 神经网络
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校园网流量监测系统的研究与实现 被引量：7
17
作者 吴斌 孙禾 +1 位作者 徐建华 黄敏 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2007年第3期407-409,共3页
为了便于网络管理、并为网络升级和故障分析提供可靠的依据,基于实时监测网络流量情况构造一个网络流量监测软件系统。该系统采用关系数据库对流量数据进行存储;并利用Jbuilder 2005设计出便捷的用户操作管理界面,实现处理保存流量数据... 为了便于网络管理、并为网络升级和故障分析提供可靠的依据,基于实时监测网络流量情况构造一个网络流量监测软件系统。该系统采用关系数据库对流量数据进行存储;并利用Jbuilder 2005设计出便捷的用户操作管理界面,实现处理保存流量数据的校园网流量监测。通过在某大学校园网上的示范应用表明,该软件不仅提供图形化的用户接口、将收集的历史数据和实时数据在其中以图形的方式直观地显示出来,还能为用户提供可视化的监控操作与管理、方便用户使用。这种方法简便易行、性能指标较好地满足网络流量实时监测的需求。 展开更多
关键词 网络管理 数据采集 流量模型 MRTG
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短时交通流组合模型预测 被引量：19
18
作者 沈国江 朱芸 +1 位作者 钱晓杰 胡越 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期246-251,共6页
针对城市道路流量的非线性和不确定性特点,为避免单一模型预测准确率不高的缺陷,该文提出了一种短时交通流组合模型。该模型包含卡尔曼滤波模型和径向基函数神经网络模型2个子模型,较好地解决了神经网络不能反映大流量下的稳态性问题,... 针对城市道路流量的非线性和不确定性特点,为避免单一模型预测准确率不高的缺陷,该文提出了一种短时交通流组合模型。该模型包含卡尔曼滤波模型和径向基函数神经网络模型2个子模型,较好地解决了神经网络不能反映大流量下的稳态性问题,以及卡尔曼滤波在流量不稳定时预测准确率不高的问题。在组合模型中引入惯性因子,确保了模型的稳定性。仿真结果表明该方法是可行有效的。 展开更多
关键词 间断流 短时交通流预测 卡尔曼滤波模型 径向基函数神经网络 惯性因子
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基于组合模型的短时交通流量预测 被引量：27
19
作者 钱伟 车凯 李冰锋 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第1期125-130,共6页
为了进一步提高交通流预测的精度,根据交通流的固有特点,提出了一种短时交通流预测组合模型。该模型包括灰色算法和ELM (ExtremeLearningMachine)神经网络2个子模型:灰色算法对平稳数据预测精度较好,ELM神经网络具有训练时间短,预测精度... 为了进一步提高交通流预测的精度,根据交通流的固有特点,提出了一种短时交通流预测组合模型。该模型包括灰色算法和ELM (ExtremeLearningMachine)神经网络2个子模型:灰色算法对平稳数据预测精度较好,ELM神经网络具有训练时间短,预测精度高,抗干扰能力强的特点。在对交通流量的数据特点和子模型不同预测原理分析的基础上,通过计算交通流数据波动的大小和两种子模型的预测误差,确定子模型预测结果在组合模型中所占的权重,然后进一步得到基于组合模型的预测值。通过实验证实,所提方法优于现有的一些成果,是一种短时交通流预测的有效方法。 展开更多
关键词 交通流预测 灰色算法 ELM神经网络 组合模型
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基于PSO的BP神经网络-Markov船舶交通流量预测模型 被引量：21
20
作者 范庆波 江福才 +1 位作者 马全党 马勇 《上海海事大学学报》 北大核心 2018年第2期22-27,54,共7页
为对船舶交通流量进行准确预测,结合BP神经网络和Markov算法,构建BP神经网络-Markov预测模型。引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对模型进行优化,克服利用Markov模型选取白化系数的不足。用该模型预测武汉长江大桥... 为对船舶交通流量进行准确预测,结合BP神经网络和Markov算法,构建BP神经网络-Markov预测模型。引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对模型进行优化,克服利用Markov模型选取白化系数的不足。用该模型预测武汉长江大桥船舶交通流量的月度数据,结果表明:与BP神经网络的预测精度82.439 0%相比,基于PSO的BP神经网络-Markov预测模型的预测精度提高到91.050 8%,该模型的合理性和准确性得到验证。 展开更多
关键词 船舶交通流量预测 BP神经网络 马尔科夫模型(Markov模型) 粒子群优化(PS0)
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