【摘 要】
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针对早高峰短时交通流量预测数据少、波动大的特点,提出用灰色模型进行预测。将灰色GM(2,1)改进为灰色GM(2,1,λ,ρ)预测模型,以提高预测精度。针对粒子群算法(PSO)的早熟现
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针对早高峰短时交通流量预测数据少、波动大的特点,提出用灰色模型进行预测。将灰色GM(2,1)改进为灰色GM(2,1,λ,ρ)预测模型,以提高预测精度。针对粒子群算法(PSO)的早熟现象,将Logistic混沌搜索嵌入到PSO算法,应用混沌粒子群算法(CPSO)寻找灰色GM(2,1,λ,ρ)预测模型最优的参数λ和ρ。结合两者提出了基于CPSO–GM(2,1,λ,ρ)的早高峰短时交通流预测模型。利用VISSIM对研究路网进行微观交通仿真,通过VISSIM–Excel、VBA–Matlab平台实现了短时交通流量
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