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基于混沌时间序列局域法的短时交通流预测
摘要：
交通流预测是城市交通管理的重要内容之一。为了提高交通流预测的准确性和有效性，本文提出了一种基于混沌时间序列局域法的短时交通流预测方法。首先，本文对混沌理论和时间序列分析进行了简要介绍，然后详细阐述了本方法的实现过程和算法流程。最后，通过实际案例分析和预测结果对比，证明了本方法的有效性和实用性。
关键词：交通流预测，混沌时间序列，局域法
Abstract:
Trafficflowpredictionisoneoftheimportantcontentsofurbantransportationmanagement.Inordertoimprovetheaccuracyandeffectivenessoftrafficflowprediction,thispaperproposesashort-termtrafficflowpredictionmethodbasedonchaotictimeserieslocalmethod.Firstly,thispaperbrieflyintroduceschaotictheoryandtimeseriesanalysis,andthenelaboratestheimplementationprocessandalgorithmflowofthismethodindetail.Finally,throughactualcaseanalysisandpredictionresultscomparison,theeffectivenessandpracticalityofthismethodareproved.
Keywords:trafficflowprediction,chaotictimeseries,localmethod
引言：
交通拥堵问题严重影响人们的日常出行。为了缓解交通拥堵问题，提高交通运行效率，交通流预测成为了城市交通管理的重要内容之一。交通流预测基于历史交通数据，可以预测未来的交通流量、速度、密度等参数，并为城市交通管理提供科学的决策依据。因此，交通流预测在城市交通管理中具有重要的应用价值。
目前，常见的交通流预测方法主要包括神经网络、回归分析、时间序列分析、混沌理论等。然而，这些方法存在一些问题，如神经网络容易过拟合、回归分析仅考虑线性关系，不能真实反映复杂非线性关系，时间序列分析受数据长度和周期的限制，混沌理论需要预测对象具有混沌特性等。因此，本文提出一种基于混沌时间序列局域法的短时交通流预测方法，以提高短时交通流预测准确性。
1.混沌时间序列预处理
混沌时间序列预处理的主要目的是将非线性混沌信号转化为线性信号，以实现线性时间序列分析。预处理方法有多种，如相空间重构法、最小二乘重构法等。本文采用的是相空间重构法，其基本思想是将高维混沌信号映射到低维相空间中，并保持原信号的主要特征。
2.局域法建模
局域法是一种将全局问题转化为局部问题的建模方法。本文将交通流预测问题看作一个局域问题，将其分解成多个小问题来处理。具体地，本文将交通流预测分解为两个子问题：时间序列预测和迭代预测。时间序列预测采用自回归模型建立，迭代预测采用相位空间分析方法实现。
3.预测算法流程
本方法具体实现流程如下：
（1）提取历史数据并进行混沌时间序列预处理
（2）将预处理后的时间序列分为训练集和测试集，利用训练集建立自回归模型
（3）采用相位空间分析方法实现迭代预测
（4）利用测试集进行预测，并与真实数据进行比较，评估预测效果
4.实验结果分析
为验证本方法的有效性和实用性，本文选取了某交叉口的交通流数据进行实验。实验结果表明，本方法的预测误差较小，且预测精度高于其他常见的交通流预测方法。这表明，本方法能够有效提高交通流预测准确性，并可用于实际交通管理中。
结论：
本文提出了一种基于混沌时间序列局域法的短时交通流预测方法，通过混沌时间序列预处理和局域法建模，将时间序列预测问题分解为时间序列预测和迭代预测两个子问题，并实现了具体的预测算法流程。实验结果表明，本方法的预测精度高于其他常见的交通流预测方法，具有较好的应用价值。