快速路旅行時(shí)間預(yù)測(cè)算法研究.pdf

1、旅行時(shí)間預(yù)測(cè)是智能交通系統(tǒng)(ITS)研究的核心問題之一。實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的旅行時(shí)間預(yù)測(cè)可以為先進(jìn)的出行者信息系統(tǒng)(ATIS)和先進(jìn)的交通管理系統(tǒng)(ATMS)實(shí)現(xiàn)路徑誘導(dǎo)提供有效信息，從而減少交通擁擠。城市快速路是城市交通系統(tǒng)的大動(dòng)脈，快速路的旅行時(shí)間預(yù)測(cè)具有十分重要的意義。 現(xiàn)有的旅行時(shí)間預(yù)測(cè)算法通常是直接對(duì)旅行時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)，算法的參數(shù)往往都需要大量的實(shí)測(cè)旅行時(shí)間數(shù)據(jù)來進(jìn)行辨識(shí)。若缺乏大量的旅行時(shí)間數(shù)據(jù)作為支持，則算法的效果不是十分理想

2、。因此，在對(duì)小波變換理論、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)融合理論分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)已大量安裝固定檢測(cè)器的快速路，本文提出了一種以小波變換消噪預(yù)處理為基礎(chǔ)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)融合相結(jié)合的、間接的快速路旅行時(shí)間預(yù)測(cè)算法。 在數(shù)據(jù)預(yù)處理中引入小波變換對(duì)交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行消噪處理，以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用交通流速度的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，并實(shí)現(xiàn)對(duì)未來速度的預(yù)測(cè)。通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)將路段中的具有空間差異性的多個(gè)檢測(cè)器速度融合為的路段平均速度，并