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智能交通控制网络的短时交通流预测研究    

Intelligent Traffic Control Network Short-Term Traffic Flow Prediction Research

文献类型:期刊文献

中文题名:智能交通控制网络的短时交通流预测研究

英文题名:Intelligent Traffic Control Network Short-Term Traffic Flow Prediction Research

作者:刘东[1]

第一作者:刘东

机构:[1]北京联合大学计算机技术研究所

第一机构:北京联合大学工科综合实验教学示范中心

年份:2012

卷号:29

期号:10

起止页码:353-356

中文期刊名:计算机仿真

外文期刊名:Computer Simulation

收录:CSTPCD;;北大核心:【北大核心2011】;CSCD:【CSCD_E2011_2012】;

语种:中文

中文关键词:智能交通;交通流预测;多维标度

外文关键词:Intelligent transportation; Traffic flow predictive; Multidimensional scale

摘要:研究智能交通控制网络的短时交通流准确预测问题。为保证智能交通控制的效率,短时间内采集交通流信息并作为预测参数快速完成交通流的预测,然而短时间内采集到的交通流数据有限,数据间的相关性不明显,传统的交通流预测方法针对短时采集的相关性不明显的数据进行预测,存在预测准确度不高的问题。为解决上述难题,提出采用多维标度法的短时交通流预测方法。利用多维标度法处理采集到的短时交通流数据得到数据间的潜在相关性,避免因短时数据间相关性不明显而造成预测准确度不高的问题,然后根据数据相关性建立交通流预测模型,按照预测算法流程完成交通流的预测。实验表明,改进方法能够根据短时交通流数据准确完成交通流的预测,保证了智能交通控制网络的效率和性能。
Research the intelligent transportation control network short-term traffic flow problem to ensure accurate prediction of intelligent transportation control efficiency.The paper proposed a short-term traffic flow prediction method based on multidimensional scale method.Using multidimensional scale method,the collected short-term traffic flow data were treated to get implied potential correlation among the data,avoiding the low prediction accuracy caused by non-obvious short-term data correlation.Then based on the data correlation,the traffic flow predictive model was built,ans traffic flow prediction was completed.The experimental results show that this method can accurately predict the traffic flow,and ensure the efficiency and performance of the intelligent traffic control network.

参考文献:

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