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陕西省自然科学基金(2008k07)

作品数：2 被引量：3H指数：1
相关作者：张玉梅曲仕茹马骕更多>>
相关机构：陕西师范大学西北工业大学西安工程大学更多>>
发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金青年科技基金更多>>
相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 2篇相空间重构
  • 2篇混沌
  • 2篇交通流
  • 2篇VOLTER...
  • 1篇短期交通流
  • 1篇短期交通流预...
  • 1篇短时交通流
  • 1篇交通流量
  • 1篇交通流预测
  • 1篇VOLTER...

机构

  • 2篇陕西师范大学
  • 1篇西安工程大学
  • 1篇西北工业大学

作者

  • 2篇张玉梅
  • 1篇马骕
  • 1篇曲仕茹

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2011
  • 1篇2010
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于混沌的交通流量Volterra自适应预测模型被引量：2
2010年
采用基于混沌动力系统的相空间重构和非线性系统的Volterra级数展开式,构建了交通流量的Volterra自适应预测模型。其基本思想是首先采用Lyapunov指数判定交通流时间序列存在混沌的前提下,对该时间序列进行相空间重构;然后选择Volterra级数构造非线性预测模型,并采用LMS类型的自适应算法来实时调整模型的系数。应用该模型对Lorenz、Rossler和交通流时间序列进行仿真研究。结果表明,提出的Volterra自适应预测模型能有效地预测低维混沌时间序列和交通流时间序列。
张玉梅曲仕茹
关键词：短期交通流预测混沌VOLTERRA级数相空间重构
交通流序列的Volterra自适应预测被引量：1
2011年
基于混沌动力系统的相空间重构和非线性系统的Volterra级数,构建交通流的Volterra自适应预测模型。在应用小数据量法判定交通流存在混沌特性的前提下,分别用平均互信息法和虚假邻点法选取延滞时间和嵌入维数以实现对交通流时间序列的相空间重构。通过Volterra级数展开式建立非线性预测模型,采用LMS自适应算法实时调整模型的系数。以Volterra自适应预测模型对实际采集的高速公路交通流量时间序列及模拟产生的Chens和Duffing混沌时间序列进行仿真研究。结果表明,该模型能够较准确地预测交通流量时间序列和低维混沌时间序列。
张玉梅马骕
关键词：短时交通流VOLTERRA级数相空间重构混沌
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共1页<1>
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