为了能够提升短时交通流量预测的性能及精度,在支持向量回归机算法基础上引入了经改进的粒子群算法做参数寻优。同时,针对短时交通流量具有不确定性和弱规律性等特点,本文通过对交通数据进行挖掘,得出相邻路口交通流量的时空关联性,构建出通过历史数据预测及结合时空关联性的预测模型。利用BP神经网络在线修正两者权值,让两者优势互补、实时更新。通过仿真实验表明:提出的预测模型可以达到预期结果,对短时流量的预测精度和性能都有所提高。杂志欢迎推荐投稿：cosoft@vip.163.com图2Fig.23时空相关性分析时空相关性分析所研究的主要是路口上下游之间随着时间变化的规律，反映出交通数据在时间和空间上的关联性。在城市交通中，交通流有很强的时空关联性。在时间上，交通流遵循着一定的时间序列变化规律；空间上，每个路口流量受上下游交通路口流量的影响也会呈现一定的相关性， 本文由公司网站滚圆机网站 转载中国知网整理! http://www.gunyuanjixie.com下游路口的交通量可以根据上游路口的流量估计得出路口短时流量预测-电动数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机折弯机。本文将上图中的①号路口作为待测路口，研究它和其上游④号路口之间的流量关系。由于是短时预测，本文首先根据两个上下游路口之间的历史数据挖掘出两者流量之间的最相关时间t.例如:需预测的是待测路口①在9点时的交通流量，则本文根据④号路口的历史数据主要包括交通流量，速度，占有率三个指标，挖掘出此路口9点之前这三个指标的数据，认为当这三个指标的数据与①路口9点时的数据最接近的即为最相关的时刻，假如分析得出时间为8:54，则④号路口与①路口9点最相关时间t=6min.以此类推，可以挖掘出①路口每个时间点对应的④号路口的最相关时间t。同时记录出④号路口每个最相关时刻的流量，并将对应的流量与①路口对应流量做出百分比一起记录在数据表中。即该表保存着④号路口与①路口最相关的时刻、最相关时间t以及对应的流量之比。在找出④号路口与①路口最相关时间t的基础上，挖掘出④号路口交通数据中的速度与t之间的关系。因为检测器记录的数据为④号路口在检测点的瞬间速度，与整个路段之间的行程速度会有误差，所以直接分析这些数据会有很大误差。但两路口之间的距离为一定值，所以本文根据检测器的速度和t来估算出其距离，这样可以得出每个t和速度对应的多组距离s.将得出的s路口短时流量预测-电动数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机折弯机 本文由公司网站滚圆机网站 转载中国知网整理! http://www.gunyuanjixie.com