کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5103262 | 1480107 | 2017 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multiple sources and multiple measures based traffic flow prediction using the chaos theory and support vector regression method
ترجمه فارسی عنوان
منابع چندگانه و مقیاس چندگانه بر اساس جریان ترافیک پیش بینی با استفاده از نظریه هرج و مرج و رگرسیون بردار پشتیبانی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
جریان ترافیک، نظریه هرج و مرج، نظریه برآورد بیزی، رگرسیون بردار پشتیبانی، بازسازی فضای فضایی، اقدامات چندگانه،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
فیزیک ریاضی
چکیده انگلیسی
This study proposes a multiple sources and multiple measures based traffic flow prediction algorithm using the chaos theory and support vector regression method. In particular, first, the chaotic characteristics of traffic flow associated with the speed, occupancy, and flow are identified using the maximum Lyapunov exponent. Then, the phase space of multiple measures chaotic time series are reconstructed based on the phase space reconstruction theory and fused into a same multi-dimensional phase space using the Bayesian estimation theory. In addition, the support vector regression (SVR) model is designed to predict the traffic flow. Numerical experiments are performed using the data from multiple sources. The results show that, compared with the single measure, the proposed method has better performance for the short-term traffic flow prediction in terms of the accuracy and timeliness.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications - Volume 466, 15 January 2017, Pages 422-434
Journal: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications - Volume 466, 15 January 2017, Pages 422-434
نویسندگان
Anyu Cheng, Xiao Jiang, Yongfu Li, Chao Zhang, Hao Zhu,