一種改進(jìn)的短時交通流多步自適應(yīng)預(yù)測算法

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內(nèi)容簡介

　　實時、準(zhǔn)確的短時交通流量預(yù)測是智能交通系統(tǒng)(ITS)中的一個關(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,采用基于線性最小方差預(yù)報原理的Astrom預(yù)報算法進(jìn)行預(yù)報。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,能較好地滿足時變模型的預(yù)測要求。針對大量實測數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實驗,結(jié)果表明:改進(jìn)算法在應(yīng)用于時變性強(qiáng)的短時交通流量多步預(yù)測時具有較好的預(yù)測性能,而且其預(yù)測性能優(yōu)于線性最小方差預(yù)報算法。

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