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基于近似熵的交通流序列趋势变化检测
  • ISSN号:1673-0291
  • 期刊名称:北京交通大学学报
  • 时间:2014.12.15
  • 页码:7-11
  • 分类:U491.112[交通运输工程—交通运输规划与管理;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]北京交通大学交通运输学院,北京100044
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(71340020)
  • 相关项目:异构路网系统结合部交通协同控制理论方法研究
中文摘要:

交通流趋势变化特征分析是交通流预测的基础.为了提取交通流序列随时间推移所呈现出来的宏观变化规律,提出了一种用于检测交通流序列趋势变化的滑动移除近似熵方法.通过对交通流序列趋势规律进行研究,首先将其细分为上升趋势、平稳波动趋势、下降趋势,然后根据不同趋势变化的时间序列复杂程度不同,建立了滑动移除近似熵方法求解其滑动移除近似熵的值,并根据得到的时间序列提取交通流序列趋势变化.最后以北京市四环路某一断面交通流序列为例,用建立的模型对交通流序列趋势变化进行检测,并与滑动t检验方法结果对比.研究结果表明本文提出的方法能够对交通流序列趋势变化进行检测,且检测结果与实际交通流序列趋势变化比较吻合,研究结论可为短时交通流预测建模提供拳者依据.

英文摘要:

The analysis of traffic flow characters is the basic of traffic flow to forecast. In order to ex- tract trend change of traffic flow, a detection approach is proposed to detect the trend change of traffic flow. The research divides the trend of short-term traffic flow into three phases: the trend of down- ward phase, the stable fluctuation phase, and the trend of rising phase. Then the research points out that trend change of traffic flow reflects different dynamic characteristics, and establishes moving cut data approximate entropy (MC-ApEn) to detect the trend change of traffic flow. Finally, the empiri- cal researches proceed by using traffic parameter data from the road network, which is compared to the moving t test method. The results show the proposed methodology can detect trend change of traffic flow and the accuracy is improved, and the results could provide supports for traffic flow forecasting.

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期刊信息
  • 《北京交通大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:北京交通大学
  • 主编:孙守光
  • 地址:北京市西直门外上园村3号北方交通大学8楼8101室
  • 邮编:100044
  • 邮箱:bfxb@bjtu.edu.cn
  • 电话:010-51688053
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-0291
  • 国内统一刊号:ISSN:11-5258/U
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1995年铁道部科技期刊一等奖、1999年教育部组织的...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5152