基于支持向量机的交通流组合预测模型

基于支持向量机的交通流组合预测模型作者：李斌，郗涛，史明华，LIBin，XITao，SHIMing-hua作者单位：李斌,LIBin(天津工业大学,管理学院,天津,300160;天津市公安交通管理局,天津,300384)，郗涛,史明华,XITao,SHIMing-hua(天津工业大学,管理学院,天津,300160)刊名：天津工业大学学报英文刊名：JOURNALOFTIANJINPOLYTECHNICUNIVERSITY年，卷(期)：2008，27(2)引用次数：0次参考文献(9条)1.吴小强.李鹏.曲卫民智能交通系统研究回顾与展望[期刊论文]-国外公路2000(04)2.刘静.关伟交通流预测方法综述[期刊论文]-公路交通科技2003(03)3.邓志龙基于灰色系统理论的短时交通流预测[期刊论文]-公路交通技术2006(01)4.张玉梅高速公路动态交通流的BP神经网络建模[期刊论文]-计算机工程与应用2007(15)5.欧海涛高速公路交通流的RBF神经网络建模[期刊论文]-上海交通大学学报2000(05)6.唐小我.曹长修组合预测方法研究[期刊论文]-控制与决策1993(01)7.ZHONGWM.HEGL.PIDYSVMwithpolynomialkernelfunctionbasednonlinearmodelone-step-aheadpredictivecontrol[期刊论文]-ChineseJournalofChemicalEngineering2005(03)8.殷英.张朝元.胡光华基于SVM的实时交通流模拟与预测系统设计[期刊论文]-计算机工程与应用2005(10)9.ZHANGLi.ZHOUWei-da.JIAOLi-chengScalingkernelfunctionsupportvectormachines[期刊论文]-ActaElectronicaSinica2002(04)相似文献(10条)1.学位论文尹振兴“机理+辨识”策略在短时交通流预测中多种结果合成2008实时的短时交通流预测是城市交通控制与诱导的基础，也是智能交通系统的重要功能之一。目前研究发现，没有一种预测模型和方法能够适用于各种环境和条件下的交通流预测，进一步提高预测准确率的主要途径应该是从预测策略方面的研究。将“机理+辨识”预测策略应用到短时公路交通流预测中，研究线性组合预测最优权重，并用某高速公路3分钟短时交通流观测数据进行数值试验。研究内容和结果如下：(1)运用数理统计学，从理论上推导出线性组合预测的最优组合权重公式。特别地，采用稳健统计等理论，通过数学推导和仿真试验初步证明了简单平均法是极优的一种线性组合预测权重方法，但简单平均法一般不是最优的。(2)采用连续小波变换、非线性时间序列分析等技术，通过分析该短时交通流的数学性质，初步分析了其预测准确率。(3)采用支持向量回归模型、BP人工神经网络模型、径向基人工神经网络模型、指数平滑模型(一次、二次)和时间序列预测法中的自回归模型、动平均模型(一次、二次)对该短时交通流进行预测，得到8种单一预测结果。(4)将稳健统计技术、探索性数据分析技术引入到线性最优组合权重系数计算中来，共得到16组权重系数。通过误差分析、数值试验初步证实了上述线性组合预测的最优组合权重公式的正确性。研究表明：“机理+辨识”预测策略中的多种预测结果合成，除了采用现有的组合预测方法外，还应该采用更灵巧的稳健统计技术、探索性数据分析技术、重抽样技术，以达到对复杂时间序列指定特征优化的多结果合成。2.学位论文聂佩林高速公路交通流预测方法研究2008高速公路拥挤的减轻，事故率的降低，管理水平的提高有赖于对交通流进行合理的控制和诱导，而实现交通流控制和诱导的关键问题是准确的交通流预测。交通流预测信息可以作为先进的交通管理系统(AdvancedTrafficManagementSystem，ATMS)的输入，制定前摄式的交通控制策略，还可以作为先进的路径诱导系统(AdvancedTravelerInformationSystem，ATIS)的输入，制定合理的路径诱导信息，帮助出行者更好地进行路径选择。有研究证明，与基于当前信息的交通控制和路径诱导相比，基于预测信息可以取得系统更优的结果。交通流预测按照范围分可以分成：点(路段截面)、线(路段)交通流预测和路网交通流预测。目前点、线交通流预测主要采用以随机过程、数理统计和最优化等理论为数学基础的预测方法，这些方法一般要使用大量的检测数据进行参数估计或训练，具有较高的预测精度，因此也常被称作“数据驱动”方法。但是这些方法缺点是预测性能随不同的时间和道路环境变化，没有一种能够在所有情况下占有绝对优势。在路网交通流预测方面，中观仿真是目前取得效果最好的方法之一，但是由于中观仿真模型参数较多，对参数变化比较敏感，在路网局部点、线上的预测效果不如前者好。针对这两个问题，本文根据从点到线、线到面，简单到复杂思路出发，先从高速公路路段截面的交通流量预测着手，提出了两种交通流量的组合预测方法，然后将点、线预测与中观仿真结合，提出了两者的结合框架。具体的完成内容包括：(1)提出了高速公路交通流量的约束卡尔曼滤波组合预测方法。该方法是若干单一预测方法的动态加权组合，满足线性组合预测原理，其动态组合权值由约束卡尔曼滤波递推方程确定。利用高速公路采集的交通流量数据，通过组合单一的神经网络预测方法和单一的时间序列预测方法，分无干扰预测模型和有干扰预测模型情况对提出的方法进行了测试。实验结果表明：单一的神经网络预测方法或单一的时间序列预测方法预测性能随不同时间、不同预测步长起伏变化，而约束卡尔曼滤波组合预测方法始终优于其中最佳的单一预测方法或与之持平。(2)提出了高速公路交通流量的神经网络组合预测方法。该方法是若干单一预测方法的非线性组合，通过使用神经网络逼近非线性组合映射，实现了组合权值的动态计算。采用高速公路采集的交通流量数据，通过组合单一的神经网络预测方法和单一的时间序列预测方法，分无干扰预测模型和有干扰预测模型情况对提出的方法进行了测试，并和基于线性组合原理的约束卡尔曼滤波组合预测方法进行了对比。实验结果表明：在不同时段、不同预测步长下，神经网络组合预测方法优于单一的预测方法；在整体预测效果上与约束卡尔曼滤波组合预测方法持平。(3)提出了点、线预测与中观仿真结合的交通流预测框架。该框架将数据驱动方法在路网局部点、线的高精度预测能力与中观仿真的路网范围预测能力结合起来，通过可信度高的路网局部的点、线预测值，在线修正中观仿真模型的参数，使得中观仿真模型能够逼近、反映交通流运动趋势，提高路网范围交通状态预测精度。通过结合路段旅行时间预测与中观仿真的实例分析证明，点、线预测和中观仿真结合发挥了两者各自的优势，预测结果比单纯的中观仿真效果好。3.期刊论文刘国林.高放.李俊芬.LIUGuo-lin.GAOFang.LIJun-fen最优组合预测及其在短时交通流预测中的应用-山东科技大学学报(自然科学版)2009,28(1)交通流量预测结果的好坏直接关系到交通控制与诱导的效果,因此,短时交通流预测是先进交通管理信息系统中关键技术问题之一.在简要介绍最优组合预测模型基础上,以预测误差平方和最小为准则确定最优组合预测模型中的权系数,实现交通流预测模型的最优组合,并利用实际数据通过与单一时间序列模型、线性回归模型、卡尔曼滤波模型及人工神经网络模型的预测精度比较分析,验证了交通流最优组合预测模型的有效性和实用性.4.学位论文傅惠城市关联交叉口交通流预测控制理论与方法2007城市关联交叉口以地理位置相邻、交通流之间存在一定关联性且其关联性度量动态变化为主要特征，是普遍存在于城市路网中的一类交叉口集合形式。这些城市关联交叉口构成城市路网中的重点交通区域(包括重要交通密集及交通瓶颈地带)，因此，对城市关联交叉口的控制效果直接影响着城市路网局部通行效率。另一方面，由于交通流具有强非线性和时变特征，而传统的控制策略自适应性较差未能跟踪交通流的复杂变化，也忽略了从交通流相关性的角度出发，以关联交叉口总体通行效率最优为目标来制定配时方案，这就导致实际中对关联交叉口的控制效果不佳。探求具有自适应性、以全局最优为目标的城市关联交叉口信号控制方法，已成为改善我国城市交通问题的现实迫切需要。为此，本文以城市关联交叉口为研究对象，提出采用预测控制的“模型预测、滚动优化、在线反馈”思想，研究城市关联交叉口交通流的预测控制方法。本文的主要工作和研究成果包括：一、从交通流时间序列之间关联度计算的角度出发，初步对关联交叉口进行定义，首次从交叉口精细交通流信息获取、短时交通流预测模型、预测控制优化性能函数及优化算法、预测控制范围动态划分等方面，全面地提出了城市关联交叉口交通流预测控制的体系结构。二、系统地研究具有车型信息的精细交通流获取方法，结合感应线圈的检测信号存在时间弯曲的特点，研究了基于DTW的多模板匹配车型分类算法；同时，对无检测交叉口交通流获取方法归纳为邻近交叉口关联分析、移动+固定检测融合方法等三类。三、针对短时交通流动力学行为异常复杂的特点，本文结合交通混沌研究的最新成果，提出短时交通流动力学特性分析流程。首先，通过相空间重构技术恢复短时交通流的规律轨道，再利用Lyapunov指数、功率谱估值和Kolmogorov熵等特征量，将短时交通流系统划分为确定性、随机、混沌三类。实验对非线性跟驰模型生成的仿真交通流和现实短时交通流进行分析，证实了动力学特性分析流程的有效性。四、提出在进行可预测分析的基础上，充分综合各种单项预测方法的优缺点和可能存在的优势互补性，建立基于RBF网络的非线性组合预测模型。仿真实验表明，组合预测具有不低于任何单项方法的预测精度，通过组合单项预测方法可以提高预测稳定性和预测精度。五、设计了城市关联交叉口交通流预测控制算法，其核心思想是以RBF网络组为关联交叉口交通流量预测模型、以关联交叉口排队长队最小为优化性能指标，通过交通流量实测值与RBF网络预测值存在的误差实现对RBF网络组的在线训练和修正。初步给出城市关联交叉口交通流预测控制中配时参数的确定方法，同时，提出通过灰关联度、非线性关联度分析方法对关联交叉口控制范围进行动态调整的思路。六、结合PSO算法的优势，研究了基于自适应PSO算法的城市关联交叉口交通流预测控制优化求解算法。以包含三个十字路口的关联交叉口为例，设计了交通流预测控制仿真实验，以关联交叉口总排队长度最小为优化指标，利用自适应PSO算法进行配时参数求解，实验结果表明本文方法有效。本文在城市关联交叉口交通流预测控制研究中，着眼于理论与方法体系研究，尤其在交通流信息获取、交通流动力学分析、交通流预测、交通流预测控制算法方面，对已有研究思路与研究成果都进行了较为完整的体系性归纳整理，为后续深入研究理清了思路、明确了重点突破方向。此外，本文对车型分类、交通流可预测性分析及组合预测、性能函数建模及优化等关键技术进行了深入研究，提出了一些新颖的技术路线和求解算法，部分研究成果已投入实际应用并取得良好效果。以上研究成果将有利于促进我国城市交通流预测控制理论的进一步完善和深入研究，对于开发具有我国自主知识产权的交通信号控制系统也具有重要意义。5.期刊论文张敬磊.王晓原基于非线性组合模型的交通流预测方法-计算机工程2010,36(5)为开发智能交通系统,提出一种基于RBF和ARIMA网络非线性组合模型的短时交通流预测方法,采用三层结构的RBF网络将2种单一预测方法--RBF和ARIMA网络进行非线性组合,利用实测数据对3类方法进行仿真实验,结果表明,非线性组合模型的预测准确性高于各自单独使用时的准确性,组合模型发挥了2种单一方法各自的优势,是短时交通流预测的有效方法.6.期刊论文谭满春.李英俊.徐建闽.TANManchun.LIYingjun.XUJianmin基于小波消噪的ARIMA与SVM组合交通流预测-公路交通科技2009,26(7)针对实际交通系统时变复杂和变化的不确定性所带来的交通流量非线性和强干扰性