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基于最优梯度自适应优化算法的交通流预测
  • ISSN号:1000-3428
  • 期刊名称:《计算机工程》
  • 时间:0
  • 分类:U491[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]上海大学信息工程学院,上海200135
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60572051);上海市教委资助项目(05FZ04,05FZ25)
中文摘要:

短时交通流预测和交通控制巾起着基础的作用。建立了一类不需要选取初始值、带有动态参数的指数平滑模型。以预测误差平方和SSE最小为目标,构造了优选并自动生成最佳参数,使平滑模型得以优化的最速下降算法,增强了模型对时间序列的适应能力。较好地解决了指数平滑预测中,平滑参数靠检验确定且为静态,平滑初值难以确定并导敛预测偏差等问题。通过比较上海浦东的实测数据和其它预测算法,验证了该算法的有效性和实用性。

英文摘要:

The forecast for short-time traffic flow is the foundation of the traffic control. This paper sets up one new class of exponential smooth model with dynamic smooth parameter without for selecting the initial parameter. Aimed at the square sum of error (SSE), it constructs the algorithm to iterate and selects an optimal parameter for optimizing the new model, which enhances the adaptability of the model. Such problems, i.e., the parameter is static and determined only by one's experiences, and smoothing initial value isn't easy to determine and leads to a deviation easily, are resolved well. Compared with Shanghai Pudong New Areas real data, it compares this model with other forecast methods to validate the efficiency and practicability of this algorithm.

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期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编:游小明
  • 地址:上海市桂林路418号
  • 邮编:200233
  • 邮箱:ecice06@ecict.com.cn
  • 电话:021-64846769
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3428
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999~2000、2001~2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 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,英国科学文摘数据库,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(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:84139