城市主干道交通拥堵预测方法研究

城市交通流诱导与交通控制系统协同研究综述，杨兆升，保丽霞， 本文分析了城市交通流诱导系统与交通控制系统协同运作的必要性，深入剖析了两系 统的发展历史，并对国内外UTCS 和UTFGS 协同的模式�

本文研究了多点数据融合在交通流预测中的应用。本文将数据融合理论应用在相空间的滤波交通流预测模型中，并对实际数据进行仿真验证，将单点数据相空间的滤波预测模型和多点数据融合的相空间滤波预测模型进行性能对比

针对短时交通流在线预测时存在的计算复杂性问题，提出了一种最小二乘支持向量机在线式短时交通流预测方法。该方法简化了在线学习过程中Lagrange乘子的求解过程，利用训练数据集滑动时间窗口的移动来控制新样

基于核学习的强大非线性映射性能，针对短时交通流量预测，提出一类基于核学习方法的预测模型。核递推最小二乘（KRLS）基于近似线性依赖（approximatelineardependence，ALD）技术

论文研究-基于数学模型的短时交通流预测方法探讨.pdf,  在概述交通流预测方法发展的基础上 ,重点介绍了三种基于确定的数学模型的短时交通流量预测方法 ,并针对其中一种模型提出了与神经网络相结合的改进

提出一种基于“先分-独立预测-再合”思想的新型交通流量预测模型. 其应用小波变换技术, 对交通流量数据 进行分解和重构, 将得到的低频概貌信号和高频细节信号, 分别用3 次平滑指数和ARIMA 进行拟

大多数基于宏基本原理图(MFD)的外围控制方法都被认为是基于模型的反馈控制方法,由于交通流模型复杂且具有不确定性,因此其性能在实践中难以提高。 本文提出了一种针对城市交通网络的无模型自适应预测周界控制

用神经网络算法预测交通流以及其程序实现，在交通方面是一个很好的工具

论文研究-短时交通流预测FSMSVR模型.pdf, 针对城市道路短时交通流的复杂非线性特点和以往的预测仅考虑典型交通条件（无交通事故等突发事件）的现状，结合交通流的特征，提出了一种有限状态机支持向量回

研究上坡道时小汽车和卡车组成的异质交通流的特点，将卡车分为重车和空车，使用的模型是一个更为精细的基于安全驾驶的元胞自动机（CA）模型，并通过计算机数值模拟分析了不同的坡度和坡道长度下异质交通流的特征。