本发明提供一种交通短时流量智能预测方法,包括以下步骤,利用第一模型分别提取原始交通流序列中的非线性特征和高频噪声,将原始交通流序列分解为几个中心频率不同的子序列;分别建立第二模型和第三模型,并对不同中心频率的子序列进行预测,采用第二模型模型预测低中心频率子序列,采用第三模型预测高中心频率子序列;将各子序列的预测值相加。本发明具有较高的精度和稳定性。
1.一种交通短时流量智能预测方法,其特征在于,包括以下步骤,利用第一模型分别提取原始交通流序列中的非线性特征和高频噪声,将原始交通流序列分解为若干个中心频率不同的子序列;分别建立第二模型和第三模型,并对不同中心频率的子序列进行预测,采用第二模型预测低中心频率子序列,采用第三模型预测高中心频率子序列;将各子序列的预测值相加;所述第一模型包括,式中,s(t)表示信号中包含高频噪声;s0(t)表示过滤后的信号;||·||2表示函数的第二范数,f(t)表示待求信号,t表示时间序列,α是过滤因子;将上述公式通过傅立叶变换方法得到以下公式:式中,s0(ω)、s(ω)分别表示s0(t)和s(t)的傅立叶变换;α是过滤因子;根据下述公式将s(t)分为k个子序列,式中,sl(t)表示分解的子序列,k表示子序列的个数。
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