文档介绍：墨麽交通戈謦硕士学位论文论文题目:基于数据挖掘和数据融合的短时交通流预测研究高为陆百教授工学交通信息工程及控制重庆交通许茂增喻建任其亮........!!!猦—————!!!猺————!———!!猠———大年月分类号密级单位代码!猳!猳!#研究生姓名:导师姓名、职称:申请学位门类:专业名称:论文答辩日期:学位授予单位:答辩委员会主席:号评阅人:
僻川艚狮躲镌百百学位论文作者签名:禹二勾学位论文作者签名:雨为重庆交通大学学位论文原创性声明跏/哞/五月/歹日重庆交通大学学位论文版权使用授权书稳学位论文作者签名:尚力\日期:办,护年日期:加∥年卜月坞日同期:幽瓴日/本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权重庆交通大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本人学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并进行信息服务ǖú限于汇编、复制、发行、信息网络传播等北救吮A粼谄渌教宸⒈砺畚牡娜指导教师签名:日期:伲痗本人同意将本学位论文提交至中国学术期刊馀贪电子杂志社系列数据库中全文发布,并按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权日期:利。益。、ⅰ一一厂●●、,
摘要实时、准确的短时交通流预测是智能交通控制与管理的基础。基于单一时间维度时间序列的预测方法难以解决短时交通流高度复杂性、随机性和不确定性的问题,预测效果并不令人满意。交通流的状态转换不仅仅是时间维度时间序列的一维性,空间分布状态的变化对交通流也起了相当大的影响。因而,更为精确的短时交通流预测,需要采用空间维度的预测值对时间维度时间序列的预测结果进行修正。本文从短时交通流特性出发,针对实际交通流具有时间维度时间序列性和空间维度空间相关性,提出了基于时空二维融合的短时交通流预测方法。在时间维度上短时交通流表现出强烈的非线性、时变性和不确定性,普通的预测方法很难达到预测精度的要求,因此,本文提出将交通流数据利用小波变换先进行“频率分解和单支重构,得到相应的高频分量和低频分量,得到的分量相对成分简单、信号变化较为平稳。对各分量采用不同的预测方法进行预测,由高频分量有较强的非线性而神经网络具有很强的非线性逼近能力,故用神经网络预测高频分量;低频分量呈现较有规律的函数曲线,故用二次指数平滑预测。将各分量预测结果矢量相加求和,即可得到综合预测结果。在空间维度上,交通流瞬时状态下的空间分布具有相关性,同向交通流的瞬时输出和其空间相关路段的交通流量相关,针对这种不确定的非线性关系,本文用窬缋唇锌占湮鹊亩时交通流预测。最后,利用信息融合技术能合理协调多源数据,充分综合有用信息,在较短的时间内、以较小的代价、得到使用单个传感器所不能得到的数据特征的优点,将基于时间维度时间序列的预测结果和空间维度空间相关性的预测结果进行实时最优权重融合,得到预测精度更高的总体短时交通流预测结果。关键词:短时交通流预测;小波变换;二次指数平滑;神经网络;窬网络;信息融合
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