【摘 要】
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随着汽车保有量的增加,交通拥堵等问题随之而来,而技术的发展使得智能交通系统在缓解交通拥堵等方面扮演着重要角色。快速且准确的交通流预测是智能交通系统基础且重要的一部
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随着汽车保有量的增加,交通拥堵等问题随之而来,而技术的发展使得智能交通系统在缓解交通拥堵等方面扮演着重要角色。快速且准确的交通流预测是智能交通系统基础且重要的一部分。Volterra自适应滤波器可以对具有混沌特性的时间序列进行预测,交通流作为一种混沌时间序列可以通过Volterra自适应滤波器预测。本文主要工作如下:(1)对实测交通流数据进行数据修复、归一化等预处理后,根据相空间重构的理论与方法,采用自相关法和虚假邻点法分别计算延迟时间和嵌入维数,最后通过计算最大Lyapunov指数判定交通流的混沌特性。(2)根据计算的延迟时间和嵌入维数构造系统的输入向量与输出值,由Volterra级数的非线性拟合特性,采用二阶或三阶截断式Volterra结构构造Volterra滤波器模型,利用最常用的最小均方算法(LMS)实现了实测交通流量的预测,并收到了较好的预测效果。(3)针对现实数据采集中出现数据异常的情况,本文基于相关熵的概念推导出最大熵算法(MCC),通过算法公式从理论上分析算法的鲁棒性,并在应用实际数据中,引入数值为1、10、100三个噪声模拟实际情况,通过仿真显示出最大熵算法具有鲁棒性且较LMS算法提高了预测精度。为了进一步提高预测精度并保持鲁棒性,推导出广义最大熵算法(GMCC),通过实验显示出GMCC算法比MCC的精度更高且同样具有鲁棒性。(4)通过实验表现出MCC算法与GMCC算法具有一定的优势,然而从学习曲线上看,二者的曲线均不稳定且收敛速度较慢。针对此情况,引入误差熵代价函数,推导出最小误差熵(MEE)自适应算法,并通过实验显示出最小熵算法更稳定且收敛速度更快。
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