基于指数平滑和马尔可夫链的短时交通流量预测

合集下载

相关主题

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ ’ ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉ够ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００４８，Ｃｈｉｎａ）
ｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｍｐｒｏｖｅｓｆｏｒｅｃａｓｔａｃｃｒａｕｃｙｎｄａｈａｓｓｒｔｏｎｇｅｒａｄａｐｔａｂｉｌｉｙ．ｔ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｒｎｓａｐｏｔａｒｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ；ｔｒａｉｃｆｌｏｆｗｆｏｒｅｃａｓｔ；ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｓｍｏｏｔｈｉｎｇ；Ｍａｒｋｏｖｃｈａｉｎｓ
计算机系统应用
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃ — Ｓ — ａ．ｏｒｇ．ｃｎ
２０１３年第２２卷第１２期
基于指数平滑和马尔可夫链的短时交通流量预Fra Baidu bibliotek①
李军怀，高瞻，王志晓，张璨
（西安理工大学计算机科学与工程学院，西安７１００４８）
ｌ引言
随着社会经济的不断发展和城市化进程的加快，
统能否很好的使用的关键在于短时交通流量的预测【３】．
Ｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍＴｒａｉｃｆＦｌｏｗＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＥｘｐｏｎｅｎｔｉａｌＳｍｏｏｔｈｉｎｇａｎｄＭａｒｋｏｖＣｈａｉｎｓ
ＬＩＪｕｎ — Ｈｕａｉ，ＧＡＯＺｈａｎ，ＷＡＮＧＺｈｉ－Ｘｉａｏ，ＺＨＡＮＧＪｉｎｇ
ｔｈｅｏｒｙｎｄａＭａｒｋｏｖｃｈａｉｎ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ — ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ — Ｍａｒｋｏｖｓｈｏｒｔ－ｔｅｍｒｒａｔｆｉｃｆｌｏｆｗｆｏｒｅｃａｓｔｍｅｔｈｏｄ．ＷｉｈｔＭａｒｋｏｖｃｈａｉｎ，ｔｈｅｍｅｈｏｔｄＣｎａｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｅｘｉｓｔｉｎｇｉｎｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｓｍｏｏｔｈｉｎｇ，ｉ．ｅ．，ｂｙｎａｒｒｏｗｉｎｇｈｅｔｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｔｅｒｖａｌｎｄａｉｍｐｒｏｖｉｎｇｓｔａｔｕｓｗｅｉｇｈｔｉｎｇｃｅｎｔｅｒｓａｎｄｓｔａｕｓｔｒａｔｎｓｉｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍａｔｒｉｃｅｓｉｎｐｒｅ — ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄＣｎａｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｆｕｕｒｔｅｓｔａｔｕｓｆｏｒｅｃａｓｔａｃｃｒａｕｃｙ．Ａｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｏｎａｃｕａｔｌｒａｔｉｃｆｌｏｆｗｈａｓｓｈｏｗｎｈａｔｔ，ｔｈｅ
摘
要：短时交通流预测是智能交通系统研究的一个重要问题．由于指数平滑法在对实测数据进行拟合时，预测
精度不高，本文针对这一问题将指数平滑理论与马尔可夫链相结合，提出了指数平滑马尔可夫短时交通流量预测方法，借助于马尔可夫链来解决利用指数平滑法预测中存在的问题来缩小预测区间、提高预计算各状态加权中心及状态转移概率矩阵，以此来提高未来状态预测精度．采用实测交通流量进行仿真实验，结果表明，本文方法比常规指数平滑法具有更高的准确性，而且具有较强的适应性．关键词：智能交通系统；交通流量预测；指数平滑法；马尔可夫链
ｆｏｒｅｃａｓｔａｃｃｕｒａｃｙｏｆｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｓｍｏｏｔｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｎｄａｔａｉｔｆｔｉｎｇ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，Ｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｓｍｏｏｔｈｉｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍｔｒａｉｃｆｌｏｆｗｆｏｒｅｃａｓｔｉｓａｎｉｍｐｏｔａｒｎｔｉｓｓｕｅｉｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒｎｓａｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Ｄｕｅｔｏｔｈｅｌｏｗ