道路网短时交通需求预测理论、方法及应用PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：邵春福，熊志华，姚智胜着
- 出 版 社：北京：清华大学出版社
- 出版年份：2011
- ISBN：9787302238959
- 页数：195 页
图书介绍：本书研究道路网交通状态参数时、动态、智能获取条件下，交通状态参数预测的理论、方法和应用问题。主要介绍了交通需求短时预测的基础知识和方法。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：怎样读懂汽车电路图下一篇：快修巧修电动自行车 《道路网短时交通需求预测理论、方法及应用》目录 标签：道路网 智胜 需求预测 道路 需求
第1章 绪论1
1.1 城市交通与信息服务1
1.2 一般预测问题3
1.2.1 预测的分类3
1.2.2 预测的程序5
1.3 交通状态短时预测概述6
1.4 交通状态短时预测研究现状8
第2章 交通流短时预测基础10
2.1 交通流时空特性参数10
2.1.1 交通流基本参数10
2.1.2 交通流基本参数的统计分布12
2.1.3 交通流基本参数的关系模型16
2.2 基本流程、特点及要求23
2.3 交通流数据预处理技术25
2.3.1 交通流数据的来源25
2.3.2 数据融合27
2.3.3 交通流数据故障的识别28
2.3.4 交通流故障数据的修复方法30
2.3.5 交通流数据的整理31
第3章 交通状态可靠性评价方法35
3.1 行程时间可靠性基本理论35
3.1.1 路网可靠性提出背景35
3.1.2 行程时间可靠性统计的可行性37
3.2 行程时间可靠性指标体系38
3.2.1 可靠性指标体系38
3.2.2 行程时间可靠性指标40
3.3 交通状态可靠性实证分析44
3.3.1 实证分析的程序44
3.3.2 行程时间可靠性评价46
3.3.3 服务水平与可靠性54
3.3.4 风险与可靠性55
3.3.5 可靠性与成本效益关系55
第4章 交通状态短时预测的基本方法58
4.1 短时预测方法综述58
4.1.1 基于线性系统理论的预测方法58
4.1.2 基于知识发现的智能模型预测方法59
4.1.3 基于非线性系统理论的预测方法60
4.1.4 基于组合模型的预测方法61
4.1.5 基于交通模拟的预测方法61
4.2 回归分析预测方法61
4.2.1 模型概述61
4.2.2 一元线性回归预测法62
4.2.3 多元线性回归模型65
4.2.4 非线性回归预测法67
4.3 确定型时间序列预测方法68
4.3.1 时间序列分析预测法概述68
4.3.2 移动平均法70
4.3.3 指数平滑法72
4.3.4 差分-指数平滑法74
4.3.5 自适应滤波算法75
第5章 随机型时间序列预测方法77
5.1 随机时间序列预测的基本概念77
5.1.1 随机时间序列77
5.1.2 交通状态预测时间序列模型78
5.2 交通流短时预测的时间序列方法78
5.2.1 自回归模型78
5.2.2 滑动平均模型81
5.2.3 自回归滑动平均模型83
5.2.4 时间序列的预报87
5.2.5 Box-Jenkins模型89
5.3 多维时间序列分析91
第6章 城市道路交通状态数据的时空相关性93
6.1 交通流数据的时空相关性概述93
6.2 多断面交通流预测现状94
6.3 相关性方法研究95
6.3.1 相关系数计算法96
6.3.2 多维标度法97
6.3.3 聚类分析98
6.4 多维标度法在交通流数据相关性分析中应用99
6.4.1 多维标度法分析99
6.4.2 多维标度法实例分析101
6.5 聚类分析在交通流数据相关性分析中应用105
6.5.1 系统聚类法原理105
6.5.2 路网相关性的应用106
6.5.3 聚类分析结果及分析107
第7章 基于状态空间模型的道路网多断面短时交通流预测模型111
7.1 状态空间模型分析111
7.1.1 状态空间模型的一些基本概念111
7.1.2 状态空间描述112
7.2 卡尔曼滤波理论113
7.2.1 卡尔曼滤波器的基本原理113
7.2.2 卡尔曼滤波估计的方法115
7.2.3 求解状态空间模型步骤116
7.3 道路网短时交通流预测状态空间模型117
7.3.1 多断面状态空间模型的建立117
7.3.2 状态空间模型的参数估计118
7.3.3 道路网多断面交通流的预测120
7.4 实证性研究121
7.4.1 数据来源及计算结果121
7.4.2 计算结果分析125
第8章 基于支持向量机回归的道路网多断面短时交通流预测模型128
8.1 支持向量机理论128
8.1.1 机器学习128
8.1.2 支持向量机130
8.2 遗传算法133
8.2.1 基本原理和基本结构134
8.2.2 主要特征135
8.3 道路网多断面短时交通流支持向量机回归预测模型136
8.3.1 模型的建立137
8.3.2 参数选取的讨论138
8.4 实证性研究140
8.4.1 数据来源及计算结果140
8.4.2 计算结果分析144
第9章 基于混沌时间序列的道路网多断面短时交通流预测模型147
9.1 混沌时间序列理论147
9.1.1 混沌基本理论147
9.1.2 一维混沌时间序列149
9.1.3 多维混沌时间序列151
9.2 粒子群优化算法152
9.2.1 基本原理152
9.2.2 基本流程153
9.2.3 带有惯性权重的改进粒子群优化算法155
9.3 道路网多断面短时交通流混沌时间序列预测模型155
9.3.1 预测模型的建立156
9.3.2 预测方法157
9.3.3 参数的选择158
9.4 实证性研究159
9.4.1 数据来源及计算结果159
9.4.2 计算结果分析163
9.4.3 三种多断面预测方法的对比分析165
第10章 基于神经网络的路网短时交通流预测167
10.1 神经网络基本知识167
10.1.1 神经元的数学模型167
10.1.2 神经网络的拓扑结构168
10.1.3 神经网络的学习方法169
10.1.4 神经网络模型种类169
10.1.5 BP神经网络模型170
10.2 广义回归神经网络172
10.2.1 模型特点172
10.2.2 网络结构173
10.2.3 预测模型的步骤174
10.3 网络状态下的短时交通流量预测175
10.3.1 模型构造175
10.3.2 路网短时预测结果177
10.3.3 与基于点、线的交通流量预测结果对比分析180
参考文献182
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摘要：本文以“道路网短时交通需求预测理论、方法及应用.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了道路网短时交通需求预测的理论基础、方法研究以及在实际应用中的效果。通过对该文档的深入分析，旨在为我国道路交通管理提供有益的参考和借鉴。
1、理论基础
道路网短时交通需求预测的理论基础主要包括交通流理论、概率论与数理统计、时间序列分析等。这些理论为预测模型提供了坚实的数学基础。交通流理论主要研究交通流的形成、发展、变化规律，为预测交通需求提供了直观的物理模型。概率论与数理统计为预测模型提供了概率分布、假设检验等统计方法，有助于提高预测的准确性。时间序列分析则通过对历史数据的分析，揭示交通需求的规律性，为预测提供依据。
在道路网短时交通需求预测中，常用的理论基础还包括地理信息系统（GIS）、遥感技术、大数据分析等。GIS技术可以提供道路网络、交通流量等空间信息，为预测提供数据支持。遥感技术可以获取道路网络、交通流量等实时信息，有助于提高预测的时效性。大数据分析则通过对海量数据的挖掘，发现交通需求的潜在规律，为预测提供新的思路。
此外，道路网短时交通需求预测的理论基础还包括交通规划理论、交通管理理论等。交通规划理论为预测提供了规划目标、规划方法等指导，有助于提高预测的科学性。交通管理理论则从管理角度出发，为预测提供了管理策略、管理手段等支持，有助于提高预测的实用性。
2、方法研究
道路网短时交通需求预测的方法研究主要包括数据预处理、模型选择、模型训练与优化、预测结果评估等。数据预处理是预测的基础，主要包括数据清洗、数据转换、数据降维等。数据清洗旨在去除异常值、缺失值等，提高数据质量。数据转换则将原始数据转换为适合预测模型的形式。数据降维旨在降低数据维度，提高预测效率。
模型选择是预测的关键，主要包括时间序列模型、回归模型、机器学习模型等。时间序列模型如ARIMA、SARIMA等，适用于具有时间序列特性的数据。回归模型如线性回归、非线性回归等，适用于具有线性或非线性关系的数据。机器学习模型如支持向量机、神经网络等，适用于复杂非线性关系的数据。
模型训练与优化是预测的核心，主要包括模型参数调整、模型结构优化等。通过调整模型参数，提高预测精度。通过优化模型结构，提高预测效率。预测结果评估是预测的保障，主要包括预测误差分析、预测效果评价等。通过分析预测误差，找出预测模型存在的问题，为模型优化提供依据。通过评价预测效果，评估预测模型的实用性。
3、实际应用
道路网短时交通需求预测在实际应用中取得了显著成效。首先，预测结果为交通管理部门提供了决策依据，有助于优化交通资源配置，提高道路通行效率。其次，预测结果为交通出行者提供了出行参考，有助于减少出行时间，提高出行满意度。再次，预测结果为交通企业提供了市场分析依据，有助于企业制定合理的生产计划，提高市场竞争力。
在实际应用中，道路网短时交通需求预测主要应用于以下几个方面：交通信号控制、交通诱导、交通规划、交通应急管理等。在交通信号控制方面，预测结果有助于优化信号配时，提高道路通行效率。在交通诱导方面，预测结果有助于为出行者提供实时交通信息，减少交通拥堵。在交通规划方面，预测结果有助于优化道路网络布局，提高道路通行能力。在交通应急管理方面，预测结果有助于快速响应突发事件，减少事故损失。
此外，道路网短时交通需求预测在实际应用中还面临一些挑战，如数据质量、模型精度、实时性等。针对这些问题，研究者们不断探索新的方法和技术，以提高预测的准确性和实用性。
4、总结与展望
本文对“道路网短时交通需求预测理论、方法及应用.pdf电子书版文档下载”进行了详细阐述，从理论基础、方法研究、实际应用等方面进行了深入分析。道路网短时交通需求预测在我国交通领域具有重要的应用价值，为交通管理、交通规划、交通出行等方面提供了有力支持。
展望未来，随着大数据、人工智能等技术的发展，道路网短时交通需求预测将取得更大的突破。一方面，数据质量将得到提高，为预测提供更可靠的数据支持。另一方面，预测模型将更加精准，提高预测的准确性。此外，预测结果将更加实时，为交通管理部门和出行者提供更加便捷的服务。
总结：
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