铁道学报
鐵道學報
철도학보
2006年
2期
63-66
,共4页
蒋海峰%马瑞军%魏学业%温伟刚
蔣海峰%馬瑞軍%魏學業%溫偉剛
장해봉%마서군%위학업%온위강
小数据量%Lyapunov指数%混沌%短时交通流量%庞卡来截面
小數據量%Lyapunov指數%混沌%短時交通流量%龐卡來截麵
소수거량%Lyapunov지수%혼돈%단시교통류량%방잡래절면
对短时交通流进行预测、诱导和控制是智能交通控制系统的重要研究内容.由于对短时交通流进行混沌特性识别时,存在实时性与样本数量之间的矛盾.因此,本文基于混沌时间序列分析理论,提出了一种快速计算短时交通流时间序列最大Lyapunov指数的小数据量方法,用于识别短时交通流中是否存在混沌特性.该方法首先将短时交通流时间序列在相空间中进行重构,以充分提取短时交通流中的相关信息.并结合庞卡来截面法对识别结果进行了验证.从而为对短时交通流进行分析、预测和控制时所采用的相应方法提供了可靠的理论依据.对实测短时交通流行为进行识别的结果表明,该方法具有计算量小、实时性好,对小数据量可靠且容易操作等优点.
對短時交通流進行預測、誘導和控製是智能交通控製繫統的重要研究內容.由于對短時交通流進行混沌特性識彆時,存在實時性與樣本數量之間的矛盾.因此,本文基于混沌時間序列分析理論,提齣瞭一種快速計算短時交通流時間序列最大Lyapunov指數的小數據量方法,用于識彆短時交通流中是否存在混沌特性.該方法首先將短時交通流時間序列在相空間中進行重構,以充分提取短時交通流中的相關信息.併結閤龐卡來截麵法對識彆結果進行瞭驗證.從而為對短時交通流進行分析、預測和控製時所採用的相應方法提供瞭可靠的理論依據.對實測短時交通流行為進行識彆的結果錶明,該方法具有計算量小、實時性好,對小數據量可靠且容易操作等優點.
대단시교통류진행예측、유도화공제시지능교통공제계통적중요연구내용.유우대단시교통류진행혼돈특성식별시,존재실시성여양본수량지간적모순.인차,본문기우혼돈시간서렬분석이론,제출료일충쾌속계산단시교통류시간서렬최대Lyapunov지수적소수거량방법,용우식별단시교통류중시부존재혼돈특성.해방법수선장단시교통류시간서렬재상공간중진행중구,이충분제취단시교통류중적상관신식.병결합방잡래절면법대식별결과진행료험증.종이위대단시교통류진행분석、예측화공제시소채용적상응방법제공료가고적이론의거.대실측단시교통류행위진행식별적결과표명,해방법구유계산량소、실시성호,대소수거량가고차용역조작등우점.
