短时交通流量两种预测方法的研究

短时交通流量两种预测方法的研究

实时、准确的完成短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键.采用基于L-M算法的BP神经网络预测方法和基于混沌时间序列的预测方法对短时交通流量时间序列进行了预测研究,给出两种方法的基本原理及具体的预测步骤,并对一组实际的流量数据进行了预测.仿真结果表明:两种方法都能较准确的预测交通流量,但混沌时间序列方法的实时性更好一些,更适合于预测短时交通流量.

作 者： 田晶 杨玉珍 陈阳舟 TIAN Jing YANG Yu-zhen CHEN Yang-zhou   作者单位： 北京工业大学,电子信息与控制工程学院,北京,100022  刊 名： 公路交通科技  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF HIGHWAY AND TRANSPORTATION RESEARCH AND DEVELOPMENT  年，卷(期)： 2006 23(4)  分类号： U491.1  关键词： 短时交通流量   预测   神经网络   L-M算法   混沌时间序列  

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