灰色Verhulst模型在短时交通流预测中的应用_灰色预测模型
发布时间：2019-01-04 04:16:00 影响了： 人
摘要：为提高短时交通流预测模型精度，分析了GM(1，1)模型和灰色verhulst模型的特点，发现GM(1，1)模型适用于具有较强指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而vclrhlllst模型则适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和状态的s形序列。短时交通流某一时段内数据具有饱和状态s形过程的特性，采用verhulst预测模型比GM(1，1)模型具有更高的预测精度。利用2007年10月21～23日6：00～8：25的交通流数据进行实验，结果表明：verlmlst模型的预测精度明显优于GM(1，1)模型。
关键词：verbulst模型；GM(1，1)；灰色预测；短时交通流 本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文