武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
武漢理工大學學報（交通科學與工程版）
무한리공대학학보（교통과학여공정판）
JOURNAL OF WUHAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(TRANSPORTATION SCIENCE & ENGINEERING)
2013年
6期
1133-1137
,共5页
浮动车%旅行时间预测%时间序列%人工神经网络%组合模型
浮動車%旅行時間預測%時間序列%人工神經網絡%組閤模型
부동차%여행시간예측%시간서렬%인공신경망락%조합모형
floating car%travel time prediction%time series model%BP artificial neural network%combination model
在分析浮动车数据的时间相关性的基础上,研究城市快速路的区间旅行时间短期预测算法.采用统计方法和K-NN分类法相结合的方法对缺失数据进行填充,并利用小波变换对每天的数据进行消噪处理.在分别利用时间序列模型和人工神经网络模型对城市快速路区间旅行时间进行短期预测的基础上,通过模型组合获得预测值.结合北京市区二环的一段快速路区间旅行时间的历史数据和实时数据,对提出的快速路区间旅行时间短期预测算法进行了评价.结果显示,该算法的预测结果的平均绝对误差百分比控制在10.43％以内,具有良好的精度.
在分析浮動車數據的時間相關性的基礎上,研究城市快速路的區間旅行時間短期預測算法.採用統計方法和K-NN分類法相結閤的方法對缺失數據進行填充,併利用小波變換對每天的數據進行消譟處理.在分彆利用時間序列模型和人工神經網絡模型對城市快速路區間旅行時間進行短期預測的基礎上,通過模型組閤穫得預測值.結閤北京市區二環的一段快速路區間旅行時間的歷史數據和實時數據,對提齣的快速路區間旅行時間短期預測算法進行瞭評價.結果顯示,該算法的預測結果的平均絕對誤差百分比控製在10.43％以內,具有良好的精度.
재분석부동차수거적시간상관성적기출상,연구성시쾌속로적구간여행시간단기예측산법.채용통계방법화K-NN분류법상결합적방법대결실수거진행전충,병이용소파변환대매천적수거진행소조처리.재분별이용시간서렬모형화인공신경망락모형대성시쾌속로구간여행시간진행단기예측적기출상,통과모형조합획득예측치.결합북경시구이배적일단쾌속로구간여행시간적역사수거화실시수거,대제출적쾌속로구간여행시간단기예측산법진행료평개.결과현시,해산법적예측결과적평균절대오차백분비공제재10.43％이내,구유량호적정도.
