本文關(guān)鍵詞：基于二型模糊集合理論的交通流長時預測方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著交通流數(shù)據(jù)檢測技術(shù)和數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的迅猛發(fā)展,如何有效地處理海量交通流數(shù)據(jù)成為廣大學者研究的熱點和難點。在交通流數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域中,交通流長時預測對交通管理和規(guī)劃有著重要的研究意義。本文引入二型模糊集合方法,利用該方法對不確定性和隨機性數(shù)據(jù)突出的處理能力、容錯能力,對城市道路交通流實測數(shù)據(jù)進行處理,并完成交通流長時預測,為交通管理和規(guī)劃奠定良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本文的研究工作主要有以下幾個方面：首先,提出了一個基于區(qū)間二型模糊集合的交通流長時預測框架及其實現(xiàn)方法,用于預測未來一天的交通流數(shù)據(jù)。該框架分為三個模塊：交通流數(shù)據(jù)預處理模塊、二型模糊化模塊和交通流數(shù)據(jù)長時預測模塊。其次,結(jié)合二型模糊集區(qū)間輸入數(shù)據(jù)需要,創(chuàng)新性地引入置信區(qū)間概念,應(yīng)用中心極限定理,實現(xiàn)了區(qū)間二型模糊集合在交通流數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域中的應(yīng)用。第中心極限定理將交通流由點數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成置信區(qū)間,在滿足區(qū)間二型模糊集輸入數(shù)據(jù)的前提下,有效提取了交通流數(shù)據(jù)特征。第二,由于區(qū)間二型模糊集合理論具有處理不確定性和隨機性時間序列數(shù)據(jù)的能力,本文構(gòu)建了基于區(qū)間算法的交通流預測框架,對不確定的交通流數(shù)據(jù)進行了確定的描述。第三,該框架應(yīng)用了中心極限定理和區(qū)間算法的合理性判別、并運算等方法,具有很好的容錯能力,無需清洗原始數(shù)據(jù)。最后,基于交通流實測數(shù)據(jù)的仿真實驗說明實現(xiàn)方法的可行性和有效性,其預測誤差隨著時間的推移穩(wěn)定在較低的水平。本文所用的交通流長時預測結(jié)果是由上限預測曲線和下限預測曲線包圍形成的一個區(qū)域,其給出了交通流的可能變化范圍,這是傳統(tǒng)預測方法無法做到的。此外,本文討論了長時預測框架中比例因子和濾波方法對結(jié)果的影響。
【關(guān)鍵詞】：交通流預測 區(qū)間二型模糊集合 區(qū)間算法 中心極限定理 置信區(qū)間
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U491.14
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-14
• 1.1 研究背景11
• 1.2 課題研究意義11-12
• 1.3 研究內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)12-13
• 1.3.1 研究內(nèi)容12-13
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)13
• 1.4 本章小結(jié)13-14
• 2 交通流預測問題研究綜述14-21
• 2.1 引言14
• 2.2 基于模型的動態(tài)交通分配14-16
• 2.2.1 動態(tài)交通分配分類14-15
• 2.2.2 存在的問題15-16
• 2.3 基于數(shù)據(jù)的交通流預測16-20
• 2.3.1 短時預測16-19
• 2.3.2 長時預測19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 3 二型模糊集合理論概述21-29
• 3.1 引言21
• 3.2 不同集合定義21-25
• 3.2.1 一型模糊集合21-22
• 3.2.2 區(qū)間值模糊集合22
• 3.2.3 二型模糊集合22-24
• 3.2.4 區(qū)間二型模糊集合24-25
• 3.3 區(qū)間二型模糊集合概念25-27
• 3.3.1 不確定軌跡25-26
• 3.3.2 二型模糊集合示例26-27
• 3.4 本章小結(jié)27-29
• 4 交通流長時預測框架的提出及其實現(xiàn)方法29-38
• 4.1 交通流長時預測框架簡介29-30
• 4.2 交通流數(shù)據(jù)預處理模塊30-33
• 4.2.1 濾波31
• 4.2.2 交通流數(shù)據(jù)的置信區(qū)間描述31-33
• 4.3 二型模糊化模塊33-36
• 4.3.1 模糊化算法33-34
• 4.3.2 區(qū)間算法數(shù)據(jù)部分34-35
• 4.3.3 區(qū)間算法模糊集部分35-36
• 4.4 交通流數(shù)據(jù)預測模塊36
• 4.5 預測框架誤差分析方法36-37
• 4.6 本章小結(jié)37-38
• 5 交通流長時預測仿真實驗38-47
• 5.1 預處理模塊仿真實驗38-40
• 5.2 二型模糊化模塊仿真實驗40-42
• 5.2.1 歸十化40
• 5.2.2 區(qū)間算法數(shù)據(jù)部分40-41
• 5.2.3 區(qū)間算法模糊集部分41-42
• 5.3 預測模塊仿真實驗42-43
• 5.4 預測框架誤差分析43-46
• 5.5 本章小結(jié)46-47
• 6 敏感參數(shù)分析47-60
• 6.1 引言47
• 6.2 比例因子取值研究47-51
• 6.2.1 比例因子對預測結(jié)果誤差的影響48-49
• 6.2.2 比例因子與重心曲線的關(guān)系49-51
• 6.3 濾波方法研究51-58
• 6.3.1 濾波簡介51-52
• 6.3.2 數(shù)字濾波器52
• 6.3.3 不同濾波方法對長時預測結(jié)果的影響52-58
• 6.4 本章小結(jié)58-60
• 7 結(jié)論60-62
• 參考文獻62-66
• 圖索引66-67
• FIGURE INDEX67-69
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果69-71
• 學位論文數(shù)據(jù)集71

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