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基于多变量序列重构的交通流量预测

张勇  关伟  
【摘要】:为准确的预测交通流量,提出一种基于多变量混沌序列重构的交通流量预测方法,通过一阶差分得到流量和速度的变化序列,采用互信息法确定延迟时间,虚假邻近点法确定嵌入维数,重构得到状态向量,通过邻近向量拟和预测函数,分别采用了局部加权平均预测,局部线性预测两种方法。对实测数据进行了仿真实验,结果表明了两种方法的有效性,预测的平均相对误差均达到15%左右,分析了不同时段的预测效果。

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