文档介绍：摘要关键词:短时流量预测非参数回归数据搜索策略模式匹配主成分分析��ū栈贩蠢』芈芳尤氲皆げ庀低持凶罟丶�牟街琛!DJ狡ヅ渲校��较大跨度的参数设置,得到各种流量模式的边缘状态;而对于检验过程所需的数短时交通流量预测是智能交通系统���墓丶�际踔�唬�湓げ庑阅艿暮�坏、是否满足实时性要求都直接关系到交通控制与诱导系统的有效实现。本文从分析短时交通流特性入手,从归纳一演绎、非线性时变系统两个角度认识非参数回归方法,从原理上阐明应用非参数回归方法进行短时流量预测的适用性。讨论了应用非参数回归方法的关键步骤和影响因素。非参数回归方法作为一种新型的智能方法,仍然存在诸多缺点限制了它的实际应用。这些缺点集中在:样本数据库结构不合理、搜索策略效率不高、系统开环等。本文从研究这些缺陷入手,对该方法本身进行多方面的改进,使其提高预测准确度和满足实时性要求。主要的改进包括:����剂髁渴�莺退阉魇�莘直鸫娣牛��⒒�谝�维和多维数据搜索的数据库结构和搜索策略。平衡二叉树和�鞯穆呒�峁购途�态链表的物理结构的应用大幅度地缩减了数据搜索所需时间,提高了预测的实时性。过预测误差来修正模式匹配结果,从而使模式匹配过程更加合理,提高了预测的准确度。��治鲇跋旆遣问�毓樵げ饴嘲粜缘囊蛩兀�氐阍谟谙低承枰V亟�时,针对大量原始数据的收集和实时预测这一对矛盾,提出应用系数库和分批预测的思想加以解决。由于原始流量数据不具备非参数回归方法所需的中心点和中心点附近的�个近邻点,同时考虑到原始流量数据具有维数高、冗余量大的特点,因此有必要对原始数据进行数据预处理操作。在本文中,采用主成分分析达到降维和消除变量之间相关性的目的。采用聚类分析剔除冗余数据,并且得到数据中心点和近邻点。应用交通仿真软件对典型路网结构进行仿真,得到在各种仿真条件下的流量数据。对于创建数据库所需的数据,也就是仿真过的路网结构的流量模式,采用据,采用较小跨度的参数设置,这样更有利于研究模式的演变状态。重点对于数据库的两种数据结构在预测准确度和预测所需时间上进行比较。结果表明,一维搜索结果优于多维结构。摘要
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颂饲灿学位论文作者签名:苏玩卅学位论文作者签名:狄玩利独创性声明学位论文版权使用授权书或撰写过的研究成果,、使用学位论文的规定。��本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。�C艿难�宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得�签字日期:年日导师签名:月
第一章概述��侍獾奶岢�堵问题了;再有,拥堵的背后是一种相当复杂的格局——一方面不断建造新路来使用,达到大幅度提高运输效率、安全性、舒适性并促进环境保护的目的【����利用���3鲂姓咛峁┣惺档牡缆沸畔ⅲ�钩鲂姓吣芄槐芸=煌ㄓ导返囟危��合理地选择行驶路线,最大限度地节约行驶时间、均衡各条道路的车流量,预防必须基于对交通流实时状态和短期预测状态的把握。交通流状态预测的不准确,近年来,随着社会经济的迅速发展,汽车保有量,特别是私家车的大力发展,造成交通流量不断上升,城市交通需求和供给的矛盾越来越大,城市交通拥挤现象在大城市非常严重。交通需求的迅速增长给交通基础设施带来了巨大的压力,但是交通设施建设相对滞后;而且由于城市空间的限制,也不可能无限制地满足交通对土地的需求,单靠修建更多道路这种传统方法已经难以有效地解决交通拥疏导交通,另一方面,新的通道刺激更多市民购车,或改由新道路上下班,于是新道路不久就堵得更厉害。交通拥堵问题是由多