基于回聲狀態(tài)網絡的短時交通流預測研究.pdf

1、隨著城市經濟、社會的不斷發(fā)展，城市交通量的不斷增大，交通問題變的日益嚴重，其中問題最為嚴重的當屬交通擁堵。智能交通系統(tǒng)(ITS)是目前緩解城市交通壓力、減少環(huán)境污染的一種有效、新型的方法。交通信號控制系統(tǒng)和交通流誘導系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的兩個重要組成部分，而實現(xiàn)交通信號控制和交通流誘導系統(tǒng)的關鍵問題是實時準確的短時交通流量預測，其預測精度直接關系到交通控制和交通誘導的運行效果。
　　根據(jù)城市路況交通流量高度的非線性和不確定性等特點以

2、及以往交通流量預測的方法，本文將回聲狀態(tài)網絡用于短時交通流預測，并做了一些改進及優(yōu)化，本文主要研究工作如下：
　?。?）本文首先采用C-C法求得重構相空間的兩個重要參數(shù)對交通流時間序列進行相空間重構，在此基礎利用最小數(shù)量法求得Lyapunov指數(shù)，并通過該指數(shù)判斷出交通流存在混沌特性，驗證交通流具有短時可預測性。
　　（2）根據(jù)回聲狀態(tài)網絡算法的原理、方法，提出了回聲狀態(tài)網絡儲備池拓撲結構存在的一些缺陷，并在此基礎上對其拓撲