一種改進(jìn)的短時(shí)交通流多步自適應(yīng)預(yù)測算法

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內(nèi)容簡介

　　實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的短時(shí)交通流量預(yù)測是智能交通系統(tǒng)(ITS)中的一個(gè)關(guān)鍵問題。本文先介紹一種基于AR(p)模型的線性最小方差自適應(yīng)預(yù)測算法。它采用帶遺忘因子的遞推最小二乘方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),采用基于線性最小方差預(yù)報(bào)原理的Astrom預(yù)報(bào)算法進(jìn)行預(yù)報(bào)。在該算法的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的多步自適應(yīng)預(yù)測方法。新算法增加了誤差補(bǔ)償項(xiàng),能較好地滿足時(shí)變模型的預(yù)測要求。針對(duì)大量實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明:改進(jìn)算法在應(yīng)用于時(shí)變性強(qiáng)的短時(shí)交通流量多步預(yù)測時(shí)具有較好的預(yù)測性能,而且其預(yù)測性能優(yōu)于線性最小方差預(yù)報(bào)算法。

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