基于时空相关性分析的短时交通流量预测方法研究

目录

声明

第一章绪 论

1.1 课题研究背景

1.2 研究目的与意义

1.3 短时交通流预测研究现状

1.3.1 交通流预测方法分类

1.3.2 短时交通流预测方法综述

1.3.3 时空相关性短时交通流预测现状

1.4 本文主要研究内容

第二章城市路网交通流特性

2.1 交通流基本参数

2.1.1 流量

2.1.2 速度

2.1.3 交通密度

2.2 交通流三参数模型

2.2.1 车速与密度模型

2.2.2 流量与密度模型

2.2.3 速度与流量模型

2.3 交通流时间相关性

2.3.1 时间相关性分析理论

2.3.2 交通流时间相关性具体分析

2.4 交通流空间相关性

2.4.1 空间相关性分析理论

2.4.2 交通流空间相关性具体分析

2.5 本章小结

第三章交通流数据采集与数据预处理

3.1 常用数据采集方法

3.1.1 环形线圈检测器

3.1.2 数字视频检测器

3.1.3 远程微波检测器

3.2 交通流中的数据预处理

3.2.1 交通流异常数据识别

3.2.2 交通流异常数据恢复

3.3 实例分析

3.4 本章小结

第四章基于时空相关性的交通流预测

4.1 数据融合方法

4.1.1 最小二乘动态加权融合算法

4.1.2 预测值动态方差及权重的计算

4.1.3 预测值融合过程

4.2 基于时间相关性相时间序列交通流预测

4.2.1 遗传算法简介

4.2.2 BP 神经网络

4.2.3 改进遗传算法优化BP神经网络

4.3 基于空间相关性空间位置交通流预测

4.4 本章小结

第五章实验结果与分析

5.1 误差指标

5.2 结果分析

5.2.1 时间序列预测结果分析

5.2.2 空间位置预测结果分析

5.2.3 时空结果融合

5.3 本章小结

第六章总结与展望

6.1 研究总结

6.2 研究展望

参考文献

致 谢

作者简介

1 作者简历

2 参与的科研项目

3 发明专利

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