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基于混沌理论的短时交通流量预测

ISSN号：1671-3400
期刊名称：交通与运输(学术版)
时间：2010.12.12
页码：1-4
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]上海理工大学管理学院,上海200095
相关基金：国家自然科学基金（51008196）;上海市重点学科项目（$50504）;上海市研究生创新基金（JWCXSL1002）;上海市科委科技攻关项目（1Odz21510700）
相关项目：基于移动瓶颈理论的低速货车对快速道路通行能力影响机理

作者：宋高|韩印|易若晨|SONG Gao,HAN Yin,YI Ruo-chen(Business School,Unive|

关键词：城市交通, 交通流, 预测, 混沌理论, 耗散系统, 多元局域预测法, Urban traffic, Traffic flow, Forecast, Chaos Theory, Dissipative system, Multivariate local method

中文摘要：

随着智能交通的发展，实时动态交通分配成为当前研究热门问题。短时交通流预测是实时动态交通分配的关键技术之一，在当今交通控制以及车辆导航中具有不可替代的地位。通过对交通流数据进行分析，得出交通系统具有耗散系统特性，并且存在混沌。在此基础上，运用混沌理论对交通流数据进行相空间重构，并用多元局域预测法对时间序列进行预测。通过分析预测数据，得出基于混沌理论的短时交通流量预测在2～5min内具有较高的预测精度。

英文摘要：

With the development of intelligent traffic, real-time dynamic traffic assignment （DTA） has become one of the most popular researches. Short-time traffic forecast is the key technology of real-time dynamic traffic assignment, and plays an important role in traffic control and navigation. After analyzing data of traffic flow, the paper addresses that transportation system is dissipative and chaos exists in traffic status. Therefore, phase space reconstruction and multivariate local method is employed to generate and predict time series. The proposed method has high accuracy in two to five minutes.

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