基于浮动车的路段行程时间短时预测方法

"本文主要介绍了一种基于浮动车数据的路段行程时间多时间尺度预测方法，通过对长春市实际数据的仿真实验，验证了该方法在预测精度上的有效性。" 在智能交通系统（ITS）中，行程时间预测是关键任务之一，尤其在短时预测领域，这对于交通管理和调度至关重要。短时预测是指对未来的几分钟或几十分钟内的交通状态进行预测，它可以帮助交通控制中心快速响应交通状况变化，优化信号灯控制，以及提供实时的导航服务。 "行程时间短时预测"通常涉及到多种方法，其中提及的"卡尔曼滤波"是一种广泛应用的数据平滑和预测技术。卡尔曼滤波器是一种递归的估计算法，能处理随机过程中的不确定性，通过不断更新状态估计来提高预测准确性。在交通流量预测中，它可以利用历史数据和当前观测值，预测未来一段时间的交通状态。 本文提出的方法则是一种基于人工神经网络的"多时间尺度预测"技术。人工神经网络（ANN）因其非线性建模能力，常被用于复杂的交通系统预测问题。多时间尺度预测意味着模型能够处理不同时间范围内的数据，从短期到中期，以捕捉交通流的动态变化。通过训练神经网络，使其学习并理解不同时间尺度下的交通模式，可以提高预测的准确性和鲁棒性。 实验结果显示，采用这种多时间尺度预测方法，对长春市的路段行程时间进行预测时，平均绝对相对误差小于7%。这一结果表明，该方法在实际应用中具有较高的预测精度，能满足实际交通管理的需求。文献标识码"A"表示这是一篇科研论文，可能在学术界有重要的参考价值。 "行程时间短时预测"是智能交通系统中的重要研究方向，通过结合不同的预测技术，如卡尔曼滤波和人工神经网络，可以提高交通状态预测的准确性和实用性，从而有助于优化城市交通的运行效率。