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交通流参数及交通事件动态预测方法PDF电子书下载

交通运输

• 作 者：朱顺应，王红，向红艳等着
• 出 版 社：南京：东南大学出版社
• 出版年份：2008
• ISBN：7564111593
• 页数：327 页

图书介绍：本书是对用于交通事件检测以及路段上交通流管理、控制、诱导的主要交通流参数进行短期实时预测，研究其实用、科学的动态预测法，并对其最佳的预测时间间隔进行探讨。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：铁路信号基础 中专下一篇：实施汽车电控发动机初级维护 《交通流参数及交通事件动态预测方法》目录 标签：交通流 交通 顺应 参数 预测

绪论1

什么是“动态预测”算法2

国内外研究现状4

本书的主要内容10

交通调查与数据分析11

交通调查11

交通观测11

交通模拟13

数据处理15

交通流特性分析16

小流量交通特性17

大流量交通特性17

常发性拥挤交通特性17

偶发性拥挤交通特性18

交通流参数变化规律18

交通流参数的可预测性21

交通流预测常规算法24

短时交通流预测原理25

宏观模型预测原理25

微观模型预测原理26

移动平均法26

简单移动平均法27

加权移动平均法28

趋势移动平均法30

指数平滑法31

一次指数平滑法32

二次指数平滑法34

差分-指数平滑法35

时间序列法37

神经网络法41

线性神经网络模型41

BP神经网络模型43

RBF神经网络模型48

交通流动态预测小波法51

研究现状51

小波分析法52

连续小波变换52

离散小波变换53

多分辨分析与Mallat算法54

基于小波分解和支持向量回归的短时交通流预测61

支持向量机61

支持向量回归63

支持向量机的学习算法65

基于小波分解和支持向量回归的交通流预测模型68

基于小波神经网络的短时交通流预测81

小波神经网络81

小波神经网络的学习算法及改进84

基于小波神经网络的交通流预测方法87

交通流动态预测分形法99

分形的概念及分形维数99

分形的概念100

分形维数的定义及其计算100

交通流的分形与混沌分析108

交通流时间序列的递归图108

交通流时间序列的混沌判据——最大Lyapunov指数125

利用最大Lyapunov指数预测交通流128

交通流时间序列的Kolmogorov熵129

交通流时间序列的分形预测法129

基于分形概念的交通流预测130

基于分形自相似性的预测——移动平均自回归最近邻域综合预测法142

交通流动态预测控制论法179

反馈控制理论179

开环控制179

闭环控制180

反馈系统的传递函数181

自适应控制算法182

交通流预测控制论法184

基于反馈控制的预测模型184

模型参数标定187

自适应预测控制器的设计188

实例应用189

交通流动态预测双点及多点模型195

交通流动态预测双点模型195

交通流动态预测多点模型197

参数标定198

确定权重198

确定系数矩阵199

预测实例200

短期交通流预测综合评价206

评价模型206

二级模糊综合评判法原理206

建立因素集207

建立权重集208

建立备择集209

确定隶属函数209

模糊综合评判210

交通流参数预测最佳方法211

预测方法评价211

智能预测系统214

最佳预测时间间隔与窗口长度217

预测窗口长度218

最佳窗口长度与时间间隔的关系219

不同时间间隔预测效果定量比较220

不同参数预测效果的比较221

交通参数的敏感性分析222

交通量预测225

时间占有率预测225

地点车速预测225

交通事件检测算法238

交通事件检测综述238

比较（模式识别）算法239

统计算法241

时间序列和平滑／滤波算法241

交通模型和理论算法242

低流量事件检测算法242

其他事件检测算法243

基于预测偏差的交通事件检测算法243

算法原理243

检测参数245

数据预处理249

事件识别的步骤250

交通事件发生的概率252

算法性能评价253

评价指标253

评价方法254

算法阈值标定254

各种事件检测算法的对比评价257

附录259

参考文献310

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1、研究背景

随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重，对人们的出行和生活造成了极大影响。为了有效缓解交通拥堵，提高道路通行效率，交通流参数及交通事件动态预测方法的研究显得尤为重要。本文所涉及的“交通流参数及交通事件动态预测方法.pdf电子书版文档下载”正是针对这一背景而编写，旨在为相关领域的研究者提供理论指导和实践参考。

交通流参数主要包括交通流量、速度、密度等，而交通事件则是指交通事故、道路施工、恶劣天气等对交通产生影响的突发事件。通过对交通流参数和交通事件的动态预测，可以提前预警交通拥堵，为交通管理部门提供决策依据，从而提高道路通行效率，保障交通安全。

本文所研究的“交通流参数及交通事件动态预测方法.pdf电子书版文档下载”涵盖了交通流参数和交通事件动态预测的理论基础、算法实现、实验验证等方面，为相关领域的研究者提供了丰富的参考资料。

2、研究方法

本文所涉及的“交通流参数及交通事件动态预测方法.pdf电子书版文档下载”主要采用了以下几种研究方法：

（1）数据采集与处理：通过收集大量的交通流参数和交通事件数据，对数据进行清洗、预处理，为后续的预测分析提供可靠的数据基础。

（2）模型构建：根据交通流参数和交通事件的特点，构建相应的预测模型，如时间序列模型、机器学习模型等。

（3）实验验证：通过实验验证模型的有效性，对模型进行优化和改进。

（4）应用前景分析：探讨交通流参数及交通事件动态预测方法在实际应用中的价值，为相关领域的研究和实践提供指导。

3、技术手段

在“交通流参数及交通事件动态预测方法.pdf电子书版文档下载”中，主要采用了以下几种技术手段：

（1）数据挖掘技术：通过对大量交通数据的挖掘，提取出有用的信息，为预测分析提供支持。

（2）机器学习技术：利用机器学习算法，对交通流参数和交通事件进行预测，提高预测的准确性。

（3）云计算技术：利用云计算平台，实现大规模数据处理和模型训练，提高预测效率。

（4）可视化技术：通过可视化手段，将预测结果直观地展示出来，便于交通管理部门进行决策。

4、应用前景

“交通流参数及交通事件动态预测方法.pdf电子书版文档下载”的研究成果具有广泛的应用前景：

（1）为交通管理部门提供决策依据，有效缓解交通拥堵。

（2）提高道路通行效率，降低交通事故发生率。

（3）为城市规划提供参考，优化交通基础设施布局。

（4）促进智能交通系统的发展，推动交通行业的转型升级。

总结：

本文通过对“交通流参数及交通事件动态预测方法.pdf电子书版文档下载”的深入分析，全面阐述了该文档在交通流参数和交通事件动态预测方面的研究方法、技术手段和应用前景。随着我国城市化进程的加快，交通流参数及交通事件动态预测方法的研究具有重要意义。本文的研究成果将为相关领域的研究者提供有益的参考，为我国交通领域的发展贡献力量。

本文由nayona.cn整理

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