[发明专利]一种基于混沌理论的交通状态预测方法及其装置在审
| 申请号： | 201510274329.1 | 申请日： | 2015-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN104978857A | 公开（公告）日： | 2015-10-14 |
| 发明（设计）人： | 李永福;蒋肖;张力;李科志;朱浩;郑太雄;李银国 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京元本知识产权代理事务所 11308 | 代理人： | 黎昌莉 |
| 地址： | 400064*** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混沌理论的交通状态预测方法及其装置。本发明的该交通状态预测方法包括步骤：采集交通道路的数据流，得到多个交通参数的时间序列；根据所述交通参数的时间序列进行多参数相空间重构，得到多参数相空间，并在所述多参数相空间中，结合Bayes估计理论进行相点最优融合，得到对应于所述多个交通参数的融合相空间；对所述融合相空间中的时间序列进行混沌分析，当分析得出所述融合相空间的时间序列呈现混沌特性，则结合RBF神经网络对交通道路进行混沌预测。本发明的交通状态预测方法相较于传统的单参数时间序列预测方法，能够获得更好的预测效果，其预测性和精度较高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混沌 理论 交通 状态 预测 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
一种基于混沌理论的交通状态预测方法，其特征在于，包括：S11，采集交通道路的数据流，得到多个交通参数的时间序列；S13，根据所述交通参数的时间序列进行多参数相空间重构，得到多参数相空间，并在所述多参数相空间中，结合Bayes估计理论进行相点最优融合，得到对应的融合相空间；S15，对所述融合相空间中的时间序列进行混沌分析，且当分析得出所述融合空间的时间序列呈现混沌特性时，结合RBF神经网络对交通道路进行混沌预测。
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