本研究旨在撞髙交通状态判别与预测的效果，在分析各类交通数据的基础上，釆用先进机器学习方法，并有机结合特征选择、参数优化等理论方法，对交通状态判别与预测方法展开琛入研究，主要研究内容及成粜如下：基于ＲＢＦ神经网络的交通流缺失数据修复方法神经网络用于交通流领域研究的优势在于神经网络能够简化研究模型时的建模过程，尤其是针对交通流的非线性特征，对于复杂的非线性问题具有良好的解决能力。研究发现，ＲＢＦ神经网络具有自组织、自学习、自适应的功能，不会出现局部极小值问题，对非线性的连续函数具有一直逼近性，训练速度较快，同时它可以对数据进行大范围的融合，髙速处理数据。因此，本文以ＲＢＦ神经网络为主体构建了交通流预测模型，随后利用模型预测值修复交通流缺失数据。为了验证其可行性和精确度，本文将提出的模型与元非线性回归模型以及ＢＰ神经网络模型的修复精度进行了对比，结果表明本文提出的基于ＫＥＦ神经网络的模型对于交通梳缺失数据的修复效果更好。基于小波和 改进 ＢＰ 神 经 网 络 的 交通事件 自 动 检铡 方法本文在研究基础 上提出 了一种 基于小波和 改进 Ｂ Ｐ 神 经 网 络 进行道路......

随着社会经济的高速发展，出行需求的持续增加，道路供需矛盾日益突出，致使 交通拥堵路段的数量和里程逐年增加。实时准确的交通状态判别和预测，对于交通拥 堵的智能管控具有重要的作用。随着ITS的逐步实施，各类交通检测设备提供了不同 精度、广度和深度的大量交通数据。然而，如何有效分析交通数据却成为一个巨大的 挑战。传统数据分析方法往往具有特定的模型结构和过多的假设条件，而不能满足分 析各类数据的需求。因此，有必要研究和探索用于交通状态判别与预测的新方法，以 充分挖掘交通数据所蕴含的丰富交通信息，进一步提升交通状态判别与预测的准确性 和可靠性。 本研究旨在改善交通状态判别与预测的效果，在分析各类交通数据的基础上，采 用先进机器学习方法，并有机结合特征选择、群体智慧搜索和时间序列分析等理论方 法，对交通状态判别与预测方法展开深入研究。主要研究内容及成果如下: (1)基于PSO-SVR优化FCM的交通流缺失数据修复方法 在分析交通流数据时空相关性的基础上，提出了基于PSO-SVR优化FCM的缺失 数据修复方法，以模糊C均值(FCM)为基础算法，采用粒子群优化算法(PSO)和 支持向量回归(SVR)的

对城市快速路元胞传递(CTM)模型进行了研究。根据不同路段交通状态模式下,路段交通流动态特性的“可观测性”会由于交通信息传播方式差异而不同,提出了城市快速路分模式元胞传递模型。该模型更新了流量传输模型,将其表示为不同路段交通状态模式下的分段函数形式,并针对城市快速路构建了下匝道流量传输模型。以上海南北高架部分路段实际检测数据为例,测试比较了3种宏观元胞自动机模型,结论为分模式CTMl模型性能最好。在将其应用于大规模数据测试时,密度估计结果平均百分比误差为20％左右,流量估计结果平均百分比误差为10％左右,

基于贝叶斯网络模型的交通状态预测 写的很不错的

在研究现有常态天气下交通状态判别的基础上,充分考虑冰雪灾害对道路通行能力的影响,提出了适用于冰雪天气条件下的路段和交叉口的交通状态判别方法同时考虑道路的等级、路段的通行能力以及路段长度等因素,确定了路段和交叉口的交通状态权重,实现了区域交通状态实时判别。最后利用TransModeler微观仿真软件对本文方法进行了验证。结果表明:该方法判别准确度较高、判别时间较短,为冰雪条件下交通状态研究提供了新的思路。

FCM聚类 交通状态判别算法研究 代码+相关文献

本方法被用于进行交通状态预测。里面包含完整的代码以及数据。