基于小波理论的短时交通流预测方法研究的中期报告.docx

基于小波理论的短时交通流预测方法研究的中期报告
中期报告
一、研究背景和意义
交通流预测是交通运输领域的热点问题之一，其实现可以为城市交通规划、交通管理、交通运行等方面提供帮助。尤其是在城市交通拥堵现象愈演愈烈之下，交通流预测的重要性越来越受到重视。
目前已有许多关于交通流预测的研究，常见的方法包括基于ARIMA模型、神经网络模型、回归模型等。但是，这些方法往往存在计算量大、预测结果不稳定等问题。因此，本研究选择使用小波分析方法，基于小波理论对交通流进行预测，以期实现更为准确和稳定的预测结果。
二、研究方法和步骤
本研究基于小波理论，通过分析交通流的时空特征，提取出交通流表现出的周期性、趋势性、随机性等特征，并运用小波变换对这些特征进行分解。分解结果可以帮助我们更好地理解交通流的变化规律，同时也为交通流预测提供了更为精细的特征信息。
具体的步骤分为以下几个环节：
1.数据采集和处理：从指定的交通路段收集交通流数据，并对收集到的数据进行处理和预处理，以便于后续的分析预测。
2.特征提取和分解：运用小波变换将交通流的周期性、趋势性、随机性等特征进行分解，提取出相应的子序列并进行分析。
3.子序列的预测和重构：对分解后的子序列进行预测，并将各个子序列的预测结果进行重构，得到最终的交通流预测结果。
4.模型评估：对预测结果进行评估，判断模型的准确性和稳定性。
三、预期结果和意义
本研究将运用小波理论，通过对交通流特征的分解及预测，实现更为准确和稳定的交通流预测。在城市交通管理和规划方面，能够为城市交通拥堵缓解、智能交通系统的建设与优化等提供支持和帮助。同时，本研究所使用的小波分析方法也具有较高的普适性和灵活性，在其他领域的研究中也有着广泛的应用前景。