基于灰熵分析和改进贝叶斯融合的交通流预测方法

摘要

本发明公开了基于灰熵分析和改进贝叶斯融合的交通流预测方法，首先根据历史交通流量分别建立线性最小二乘回归模型以及径向基函数（RBF）神经网络模型来进行交通流量预测；其次考虑交通流量之间的关联度，根据灰熵分析计算预测交通流量与历史交通流量关联度等级，并选取关联度等级较高的历史交通流量作为预测模型的输入数据，根据输入数据获得每个预测模型的预测值；接着结合改进贝叶斯融合的方法及最相关的历史交通流量，计算每个预测模型在预测该时刻交通流量时的权重，最终获得该时刻的预测交通流量，实现短时交通流的预测。