引用本文:卞鹏;.基于微粒群算法的交通流量组合预测研究(J/M/D/N,J:杂志,M:书,D:论文,N:报纸).期刊名称,2011,28(1):52-54
CHEN X. Adap tive slidingmode contr ol for discrete2ti me multi2inputmulti2 out put systems[ J ]. Aut omatica, 2006, 42(6): 4272-435
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基于微粒群算法的交通流量组合预测研究
卞鹏;
作者单位
卞鹏;  
摘要:
智能交通运输系统是目前国际公认的解决交通拥堵、提高运行效率的最佳途径,交通流的实时、准确预测是智能交通运输系统的核心技术之一;在对目前几种常见的交通流预测模型的基础上,提出一种基于微粒群算法的组合预测;新方法充分考虑了各种算法的优点,并结合重庆市某道路进行实证分析。
关键词:  智能交通  微粒群算法  组合预测  
DOI:
分类号:
基金项目:
Combined Prediction for Traffic Flow Based on Particle Swarm Optimization
BIAN Peng
Abstract:
Intelligent Transportation Systems are well known as the best way to improve operational efficiency and to solve traffic jams,real time and accurate forecast of traffic flow is one of the critical technologies of Intelligent Transportation Systems.In this paper,on the basis of analysis of common traffic flow predictive model,combined prediction of traffic flow based on Particle Swarm Optimization was given.The new method sufficiently considers the advantages of many algorithms,in the end,an empirical analys...
Key words:  intelligent transportation  Particle Swarm Optimization  combined prediction  
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