【摘 要】
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为了提高短时交通流预测的精确性,提出了一种基于云模型的短时交通流智能预测方法。该方法利用云模型拟合交通流,分别用历史交通流和当前交通流建立历史云和当前云,共同生成
【机 构】
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仲恺农业工程学院机电工程学院,华南理工大学土木与交通学院
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为了提高短时交通流预测的精确性,提出了一种基于云模型的短时交通流智能预测方法。该方法利用云模型拟合交通流,分别用历史交通流和当前交通流建立历史云和当前云,共同生成预测云,用来预测交通流。结合广州市某交叉口交通流量采集数据,进行了仿真试验,以平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）两个指标来衡量预测效果,结果表明了该预测方法具有较高的预测精度。该方法既考虑到交通流历史变化,又顾及交通流实时变化,同时将交通流做整体性处理,很好地避开了噪声引起的预测误差问题,兼顾了预测精度和实时性的要求。
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