短时交通流预测模型综述

被引：66

作者：

王进

史其信

机构：

[1] 清华大学

来源：

中国公共安全(学术卷) | 2005年 / 01期

关键词：

短时交通流预测; 神经网络; 混沌理论; 小波理论; 综合模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.14 [];

学科分类号：

082302 ; 082303 ;

摘要：

交通流预测在智能交通系统中一直是一个热闹的研究领域,几十年来,专家和学者们用各种方法建立了许多相对而言精确的预测模型。本文在提出来交通流短期预测模型应具备的特性的基础上,讨论了几类主要模型的结果和精确度,并对交通流预测领域今后的发展趋势作出展望。

引用

页码：92 / 98

页数：7

共 6 条

[1] 基于ARIMA模型的短时交通流实时自适应预测 [J].

韩超 ;

宋苏 ;

王成红 .

系统仿真学报, 2004, (07) :1530-1532+1535

[2] 交通流预测方法综述 [J].

刘静 ;

关伟 .

公路交通科技, 2004, (03) :82-85

[3] 短时交通流预测模型的分析与评价 [J].

王正武 ;

黄中祥 .

系统工程, 2003, (06) :97-100

[4] 基于相空间重构的短时交通流预测研究 [J].

宗春光 ;

宋靖雁 ;

任江涛 ;

胡坚明 .

公路交通科技, 2003, (04) :71-75

[5] 基于卡尔曼滤波的高速道路行程时间动态预测 [J].

杭明升 ;

杨晓光 ;

彭国雄 .

同济大学学报(自然科学版), 2002, (09) :1068-1072

[6] 关于智能运输系统的关键理论——综合路段行程时间预测的研究 [J].

杨兆升 .

交通运输工程学报, 2001, (01) :65-67+89

← 1 →