交通流參數(shù)及交通事件動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法

內(nèi)容概要

　　《交通流參數(shù)及交通事件動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法》將以分析道路正常、異常交通流特性為起點(diǎn)，采取其他學(xué)科的先進(jìn)方法動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)交通流參數(shù)，并將研究成果應(yīng)用到交通事件動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)算法的研究中?！督煌鲄?shù)及交通事件動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法》闡述了交通流的年變、季變、月變、周變規(guī)律以及路段上車流運(yùn)行規(guī)律，系統(tǒng)分析了幾種先進(jìn)的預(yù)測(cè)算法用于交通流動(dòng)預(yù)測(cè)的原理、方法和實(shí)用性，建立了相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型，探討了其預(yù)測(cè)的精度、實(shí)時(shí)性以及時(shí)空移植性，并構(gòu)建了合理的算法評(píng)價(jià)體系。

作者簡(jiǎn)介

　　朱順應(yīng)，中共黨員。1967年3月生，博士，教授，博士生、碩士生導(dǎo)師。長(zhǎng)期從事交通規(guī)劃與管理、交通安全和智能交通方向研究。曾任重慶市首批交通規(guī)劃與管理學(xué)科后備學(xué)科帶頭人，中國(guó)教育部交通工程學(xué)科教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)委員、中國(guó)交通工程學(xué)會(huì)理事、中國(guó)交通部軟科學(xué)專家?guī)斐蓡T、重慶市智能專家委員會(huì)委員、重慶市綜合交通規(guī)劃咨詢專家、重慶市暢通工程專家、重慶市交通安全專家、重慶市交通工程評(píng)標(biāo)專家，湖北省公路協(xié)會(huì)環(huán)境保護(hù)與安全專業(yè)委員會(huì)副秘書長(zhǎng)。1992年5月至2004年9月前在重慶交通學(xué)院工作，2004年9月起擔(dān)任武漢理工大學(xué)交通學(xué)院交通工程系主任，教授、博士生、博士生導(dǎo)師，中國(guó)最著名的交通專家之一。交通界人士敬稱為“中國(guó)交通界的四小龍”“西南半邊天”。2003年來(lái)負(fù)責(zé)完成省部級(jí)課題2項(xiàng)，負(fù)責(zé)完成橫向課題50余項(xiàng)

書籍目錄

1 緒論1.1　什么是“動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)”算法1.2　國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.3　本書的主要內(nèi)容2 交通調(diào)查與數(shù)據(jù)分析2.1　交通調(diào)查2.1.1　交通觀測(cè)2.1.2　交通模擬2.1.3　數(shù)據(jù)處理2.2　交通流特性分析2.2.1　小流量交通特性2.2.2　大流量交通特性2.2.3　常發(fā)性擁擠交通特性2.2.4　偶發(fā)性擁擠交通特性2.3　交通流參數(shù)變化規(guī)律2.4　交通流參數(shù)的可預(yù)測(cè)性3 交通流預(yù)測(cè)常規(guī)算法3.1　短時(shí)交通流預(yù)測(cè)原理3.1.1　宏觀模型預(yù)測(cè)原理3.1.2　微觀模型預(yù)測(cè)原理3.2　移動(dòng)平均法3.2.1　簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法3.2.2　加權(quán)移動(dòng)平均法3.2.3　趨勢(shì)移動(dòng)平均法3.3　指數(shù)平滑法3.3.1　一次指數(shù)平滑法3.3.2　二次指數(shù)平滑法3.3.3　差分一指數(shù)平滑法3.4　時(shí)間序列法3.5　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法3.5.1　線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型3.5.2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型3.5.3　R13F神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型4 交通流動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)小波法4.1　研究現(xiàn)狀4.2　小波分析法4.2.1　連續(xù)小波變換4.2.2　離散小波變換4.2.3　多分辨分析與Mallat算法4.3　基于小波分解和支持向量回歸的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)4.3.1　支持向量機(jī)4.3.2　支持向量回歸4.3.3　支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)算法4.3.4　基于小波分解和支持向量回歸的交通流預(yù)測(cè)模型4.4　基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)4.4.1　小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.4.2　小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法及改進(jìn)4.4.3　基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通流預(yù)測(cè)方法5 交通流動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)分形法5.1　分形的概念及分形維數(shù)5.1.1　分形的概念5.1.2　分形維數(shù)的定義及其計(jì)算5.2　交通流的分形與混沌分析5.2.1　交通流時(shí)間序列的遞歸圖5.2.2　交通流時(shí)間序列的混沌判據(jù)——最大Lyapunov指數(shù)5.2.3　利用最大Lyapunov指數(shù)預(yù)測(cè)交通流5.2.4　交通流時(shí)間序列的Kolmogorov熵5.3　交通流時(shí)間序列的分形預(yù)測(cè)法5.3.1　基于分形概念的交通流預(yù)測(cè)5.3.2　基于分形自相似性的預(yù)測(cè)——移動(dòng)平均自回歸最近鄰域綜合預(yù)測(cè)法6 交通流動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)控制論法6.1　反饋控制理論6.1.1　開環(huán)控制6.1.2　閉環(huán)控制6.1.3　反饋系統(tǒng)的傳遞函數(shù)6.2　自適應(yīng)控制算法6.3　交通流預(yù)測(cè)控制論法6.3.1　基于反饋控制的預(yù)測(cè)模型6.3.2　模型參數(shù)標(biāo)定6.3.3　自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制器的設(shè)計(jì)6.3.4　實(shí)例應(yīng)用7 交通流動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)雙點(diǎn)及多點(diǎn)模型7.1　交通流動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)雙點(diǎn)模型7.2　交通流動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)多點(diǎn)模型7.3　參數(shù)標(biāo)定7.3.1　確定權(quán)重7.3.2　確定系數(shù)矩陣7.4　預(yù)測(cè)實(shí)例8 短期交通流預(yù)測(cè)綜合評(píng)價(jià)8.1　評(píng)價(jià)模型8.1.1　二級(jí)模糊綜合評(píng)判法原理8.1.2　建立因素集8.1.3　建立權(quán)重集8.1.4　建立備擇集8.1.5　確定隸屬函數(shù)8.1.6　模糊綜合評(píng)判8.2　交通流參數(shù)預(yù)測(cè)最佳方法8.2.1　預(yù)測(cè)方法評(píng)價(jià)8.2.2　智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)8.3　最佳預(yù)測(cè)時(shí)間間隔與窗口長(zhǎng)度8.3.1　預(yù)測(cè)窗口長(zhǎng)度8.3.2　最佳窗口長(zhǎng)度與時(shí)間間隔的關(guān)系8.3.3　不同時(shí)間間隔預(yù)測(cè)效果定量比較8.4　不同參數(shù)預(yù)測(cè)效果的比較8.4.1　交通參數(shù)的敏感性分析8.4.2　交通量預(yù)測(cè)8.4.3　時(shí)間占有率預(yù)測(cè)8.4.4　地點(diǎn)車速預(yù)測(cè)9 交通事件檢測(cè)算法9.1　交通事件檢測(cè)綜述9.1.1　比較(模式識(shí)別)算法9.1.2　統(tǒng)計(jì)算法9.1.3　時(shí)間序列和平滑／濾波算法9.1.4　交通模型和理論算法9.1.5　低流量事件檢測(cè)算法9.1.6　其他事件檢測(cè)算法9.2　基于預(yù)測(cè)偏差的交通事件檢測(cè)算法9.2.1　算法原理9.2.2　檢測(cè)參數(shù)9.2.3　數(shù)據(jù)預(yù)處理9.2.4　事件識(shí)別的步驟9.2.5　交通事件發(fā)生的概率9.3　算法性能評(píng)價(jià)9.3.1　評(píng)價(jià)指標(biāo)9.3.2　評(píng)價(jià)方法9.3.3　算法閾值標(biāo)定9.3.4　各種事件檢測(cè)算法的對(duì)比評(píng)價(jià)附錄參考文獻(xiàn)

編輯推薦

　　《交通流參數(shù)及交通事件動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法》涉及的交通流相關(guān)數(shù)據(jù)（包括交通量、地點(diǎn)車速和時(shí)間占有率）分別用兩種方式收集：中、小流量情況下的交通流數(shù)據(jù)用攝影法實(shí)地觀測(cè)；然后用計(jì)算機(jī)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理；大流量情況下的交通流數(shù)據(jù)由交通模擬產(chǎn)生。

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