短时交通流智能混合预测模型：历史平均与神经网络的结合

"短时交通流智能混合预测技术是一种结合多种预测模型的预测方法，旨在克服单一模型在处理不同交通状况时的局限性。该技术包括历史平均模型、人工神经网络模型和模糊综合模型三个子模型。历史平均模型基于历史数据，通过一次指数平滑法进行静态预测；人工神经网络模型利用其强大的非线性映射能力，擅长动态交通流量的预测；模糊综合模型则通过融合前两者的结果，以提高整体预测精度。实际应用表明，这种混合模型的预测效果优于单一模型，是短时交通流预测的有效工具。" 本文介绍了短时交通流智能混合预测技术，该技术是针对交通流量预测领域的一个创新性解决方案。首先，文章指出传统单项预测技术在应对复杂多变的交通流量情况时存在的问题，为此，作者提出了一个智能混合预测模型。这个模型包含三个关键部分： 1. 历史平均模型：此模型依赖于历史交通数据，采用一次指数平滑法来预测未来的交通流量。这种方法在处理相对稳定的数据时表现出良好的静态预测性能。 2. 人工神经网络模型：这个模型基于常见的S函数神经元构成的1.5层前馈神经网络。神经网络因其强大的动态非线性映射能力，能够更准确地预测动态变化的交通流量，从而提高预测的精度和满意度。 3. 模糊综合模型：考虑到历史平均模型和神经网络模型各有优势，模糊逻辑被用来整合这两个模型的预测结果。模糊综合模型可以适应不同交通状况，通过模糊推理对两种模型的输出进行加权，生成最终的预测值，提高了整体预测的准确性。 文章进一步提到了该智能混合预测模型的实际应用，结果显示，相比于单独使用历史平均模型或人工神经网络模型，混合模型在预测精度上有所提升，证明了其在短时交通流预测中的有效性。此外，该研究得到了国家“863”高技术研究发展计划、国家自然科学基金以及浙江省自然科学基金的支持。 总结来说，短时交通流智能混合预测技术通过集成不同预测模型的优点，提升了交通流量预测的精确度，对于交通管理和城市规划等领域具有重要的实践意义。