基于相空间重构的交通流时间序列预测.doc

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  • 更新时间:2019-03-19
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摘要:本文通过分析交通流的特点,首先引入了相空间重构技术,根据时间序列相空间重构思想,对时间序列描述的复杂系统进行了相空间延迟重构,并利用互信息法和Cao方法计算出了交通流时间序列的时间延迟和嵌入维数,刻画了短时交通流内在的随机性;然后用替代数据法分析了交通流时间序列的非线性特性.

对于非线性混沌的短时交通流,本文介绍了基于统计方法的预测模型——RBF神经网络,并用该方法对交通流时间序列进行了预测.

    【关键词】相空间重构;交通流时间序列;预测

 

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

2 相空间重构-2

2.1 相空间重构理论-3

2.2 时间延迟的选取-4

2.3 嵌入维数的确定-6

2.4 交通流时间序列的重构参数-10

3 交通流时间序列的非线性检验及混沌特性分析-11

3.1 时间序列的非线性检验-12

3.2 时间序列的最大Lyapunov指数-14

4 交通流时间序列的预测-16

结论-18

参 考 文 献-19


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