基于穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)的公路短時交通流“機(jī)理+辨識”策略研究.pdf

1、短時交通流預(yù)測是支撐交通控制系統(tǒng)、交通流誘導(dǎo)系統(tǒng)等智能運(yùn)輸系統(tǒng)子系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。交通流是典型的非線性時間序列，需要找到有效且穩(wěn)健的非線性預(yù)報方法。組合預(yù)測模型是當(dāng)前短時交通流預(yù)測的主要策略，而“機(jī)理+辨識”預(yù)測策略作為新的預(yù)測理論，是組合預(yù)測模型的一種細(xì)化和深化，對組合預(yù)測模型的深入全面研究是完善和發(fā)展“機(jī)理+辨識”預(yù)測策略的基礎(chǔ)。這兩點(diǎn)是本文研究的重點(diǎn)。
　　 本論文的主要研究內(nèi)容和成果如下：
　　 (1)將“機(jī)理

2、+辨識”預(yù)測策略應(yīng)用到短時交通流預(yù)測中，利用時間序列分析和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的相關(guān)知識提出了低階非線性組合預(yù)報的概念，并對其的可靠性和穩(wěn)健性進(jìn)行了初步的分析和證明。同時，進(jìn)一步完善了非線性變換提高信噪比的思想，并給出了四種基本的低階非線性變換形式，來有效提高交通流的預(yù)測準(zhǔn)確率。本文不僅給出了這四種低階非線性變換的數(shù)學(xué)證明，而且從小波變換和功率譜分析的角度證明了非線性變換提高信噪比的有效性，最后在Matlab仿真實(shí)驗(yàn)中也證實(shí)了這一結(jié)果。
　

3、　 (2)將自助法引入到包括五種單一預(yù)測模型的組合預(yù)測模型中，有效地改善了預(yù)測效果；并分別對包括七種和十二種單一預(yù)測模型的組合預(yù)測模型，研究了不同的樣本訓(xùn)練數(shù)目對組合預(yù)測效果的影響，比較了組合預(yù)測模型的簡單平均法、方差導(dǎo)數(shù)法和Dickinson法預(yù)測效果的優(yōu)劣，并對不同組合預(yù)測模型和不同預(yù)測方法的結(jié)果變化規(guī)律給出了理論性的解釋；為Dickinson最優(yōu)組合權(quán)重系數(shù)的改進(jìn)提供了直接的試驗(yàn)基礎(chǔ)。
　　 (3)研究了普通和自適應(yīng)動態(tài)