Verhulst模型在短期交通流预测中的优势研究

"基于灰色预测模型的短期交通流预测研究" 这篇硕士学位论文由蔡岩撰写，研究方向为交通信息工程及控制，指导教师为戴齐，发表于2009年。论文主要探讨了如何利用灰色预测模型来提升短期交通流预测的精度，特别是在面对具有饱和状态S形过程的交通流量数据时。 灰色预测模型（Gray Model，GM）是一种处理非完全信息系统的预测方法，因其算法简单、所需数据量小和运算时间短而被广泛应用于交通流预测。论文中提到了两种常见的灰色预测模型：GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型。GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的单调序列，而Verhulst模型则更适合描述非单调的摆动发展序列或具有饱和状态的S形序列，如短时交通流数据。 在研究中，作者针对仅拥有被测路段少量历史交通量数据的情况，提出了基于背景值改进的GM(1,1)模型。这种改进模型能够适应低增长和高增长序列，通过与其他模型的比较分析和Matlab仿真，证明了其在短期交通流预测中的优越性和更好的预测效果。 此外，当具备被测路段上下游交通量数据时，论文建立了MG(M, n)模型，这是一个考虑了上下游交通流量的灰色预测模型。实验证明，这个模型不仅拓宽了MG(M, n)模型的应用领域，而且在预测效果上优于只考虑被测路段历史数据的模型。 关键词涉及智能交通系统、交通流预测和灰色预测模型，表明该研究致力于通过先进的预测技术优化交通管理和控制，以提高城市交通效率和安全性。 这篇论文深入研究了灰色预测模型在短期交通流预测中的应用，提出并验证了两种改进模型，以应对不同的数据条件，提高了预测的准确性和实用性，为智能交通系统提供了有价值的理论支持和实践参考。