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一種改進的短時交通流多步自適應預測算法

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內容簡介

　　實時、準確的短時交通流量預測是智能交通系統(tǒng)(ITS)中的一個關鍵問題。本文先介紹一種基于AR(p)模型的線性最小方差自適應預測算法。它采用帶遺忘因子的遞推最小二乘方法進行參數(shù)估計,采用基于線性最小方差預報原理的Astrom預報算法進行預報。在該算法的基礎上提出了一種改進的多步自適應預測方法。新算法增加了誤差補償項,能較好地滿足時變模型的預測要求。針對大量實測數(shù)據(jù)進行仿真實驗,結果表明:改進算法在應用于時變性強的短時交通流量多步預測時具有較好的預測性能,而且其預測性能優(yōu)于線性最小方差預報算法。

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發(fā)布：2007-11-27 11:00    編輯：泛普軟件 · xiaona    [打印此頁]    [關閉]
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