测方 面取得 的成果相 当显 著 ， 如神 经 网络法 Ｌ 、 间 １时 ］
， ｍ）
（） １
序列模 型［等． 而 ， 于交通 流密 度 函数 的理 论 成 ２ 然 ］ 关
果 不 多 ， ｌｅｒ３基 于 Ｍａｋ ｖ过 程 和 Ｍｏ ｔ — Ｗａｄ ｅＬ ｒｏ ｎｅ
则根据 交通 流样本 容量 ｍ 的大 小 ， 交 通 流样 本数 把
基 于参数 拟 合 的交通 流 预 测模 型
陈京 荣 ， 王 龙 ， 吕寻景
７０７ ） ３ ０ ０
（ 兰州交通大学 数 理与软件工程学院， 甘肃 兰州
摘
要： 交通 流 的 准 确 预 测是 交 通控 制 的 重要 手段 之 一 ， 于 曲 线 拟 舍 的 最 小二 乘 法 ， 交 通 流 统 计 数据 分 组 ， 基 将 以
０ 引 言
交通流 理论是 运用物 理和数 学 的定律来 描述 交
怎样 确 定积 分 的上 下 界． 礼 军 等Ｌ提 出了用 概率 俞 ５ 加权矩 和最 大熵 原理 拟 合 交通 流 密度 函数 的方 法 ，
该方法 虽然对 样本 容 量 的要 求 不 高 ， 但在 计 算过 程 中有大 量 的积 分 运算 ． 外 ， 另 由于交 通 流 的 复杂 性 ，
中对 于很 多随机数 据并不 总能 找到通 过检 验 的理 论 分布， 因此 ， 交通 流 的统 计密度 函数 拟合 方法 的研 对
的方 法计算 效率 高 ， 实践 中有较好 的操作 性． 在
１ 模 型 的 建 立
将感兴趣 时问段划 分成 ｍ 个时 问 段 ， 在每 个 时 间段 内 统 计 交 通 流 的 流 量 并 作 为 一 个 样 本 ， 为 记 （ １ ２ … ， ， 得 ｍ个统 计样 本． 一 ， ， ｍ）则 令
收 稿 日期 ：０ ００—７ ２ １ —９２
基金项目： 国家 自然科学基金（ ０ ７ ０ ８ ； ６ ８ ０ ０ ） 甘肃省教育厅科研项 目（０ ４０ ） 兰州市科技发展计 划项 目（０ ０ｌ４ １０ —１ ； ２ １ 一．） Ｉ 作者简介： 陈京荣（ ９５） 女 ， １ ７一 ， 甘肃榆 中人 ， 副教授 ， 博士．
ｓ ｍｉ｛ Ｉ 一 １ ２ … ， ／， — ｎ ｉ ， ， Ｔ｝ Ｓ— ｍａ ｛ Ｉ 一 １ ２ Ｖ ｘｓ ｉ ，，
…
究有重 要 的理论和 实践价 值． 几 十 年来 ， 国专 家 和学 者 利用 各 学 科领 域 的 各 方法对 交通 流理论 做 了深 入 研 究 ， 短 时交 通 流 预 在
据 分成 组 ， 即将 区间 ［，］ 分为 ”个小 区 间［ Ｓ 划
ｓ） Ｆ１ ２ ， ，ｓ ， ）其 中 Ｓ ＝ ＳＳ 一 Ｓ １ 一 １ ，ｓ ， ） … Ｅ １ ， ０ ， ＋ ．
Ｃｒ ａｌ ｏ方法 ， 通过 建 立 一个 主方 程 讨 论 了交 通 流 的 概 率密度 ， 其 实现 过 程 比较 复 杂． ｈｏ等 ［用 正 但 Ｚａ ４ ］ 交 多项式 逼近对 数 正态 分 布 ， 进一 步 提 出 了实 际 并
通 特性 的一 门综 合 学科 ， 的应 用 能很 好 地 解 析交 它
通现象及其本质， 使道路发挥最大功效． 交通流的统 计 分 布特征 为解 决 信 号灯 的配 时设 计 、 定 新 的交 确 通 管理 方案等 问题 提供 了科 学 有效 的手 段． 智 能 在 交通中， 几乎所 有 的配 时方 法 都 是 建立 在 车 道 的交 通 流 已知的前提 下 ， 因此 ， 时 、准 确地 进行 交通 流 实
各 组 均 值 和 概 率 密度 值 为 变量 ， 行 函数 拟舍 ， 在 显 著 性 水平 口下进 行 假 设 检 验 ， 出 了 满足 ｏ的 概 率 密度 ． 进 并 得 ｔ 最后 进 行 了仿 真 实 验 并 分析 了结 果 。 关键词 ： 交通 流 ； 测 模 型 ； 小二 乘 法 ； 设 检 验 ； 真 预 最 假 仿 中 图 分类 号 ： ２ Ｕ１ １ 文献 标 志 码 ： Ａ
第３卷 Ｏ
第 １ 期
兰
州
交
通
大
学
学
报
Ｖｏ１ Ｏ Ｎ（ ．３ ） ．１ Ｆｅ） ０１ １ ．２ １
２ １ 年 ２月 ０１ 文 章 编 号 ：０ １４ ７ （０ １Ｏ －ｌ １０ １０ ・３ ３２ １） ｌＯ ３ —４
Ｊ ｕｎ ｌ ｆＬ ｎ ｈ ｕＪ ｏｏｇＵｎｖ ｒｉ ｏ ｒａ ｏ ａ ｚｏ ｉ ｔｎ ｉ ｓ ｙ ａ ｅ ｔ
般来 讲 ， 本 容量 较 小时 为 ５～ ６样 本容 量 ｍ 样 ，
在 １ ０ 右 时 ７为 ７～ １ ， 本容 量 在 ２ ０左右 ０左 ２ Ｏ样 ０ 时 为 ９ １ ， ～ ３ 样本 容量 ｍ在 ３ ０左右时 ｎ ｌ ～ ０ 为 ２
问题 的线性解法 ， 但文中并没有指出在实际问题 ． 目前 ， 践 中 实
要 保证所 得密 度 函数 的精 度 ， 需 要 交通 流 数据 的 则 样 本容 量很 大 ， 般 情 况 下 ， 算 过 程 将 会 比较 复 一 运 杂， 且计 算量较 大．
因此 ， 文 首 先将 统计 到 的交通 流样 本 数据 进 本
行 分组 ， 然后 计 算 各 组 的频 数 、 值 及 概 率 密 度 函 均
数， 以各组 的均 值及概 率密度 为 自变量和 因变量 ， 构 成拟 合数据 ， 用最小 二乘法 求解待 定系数 ， 采 并进 行 假设 检验． 最后 进行 了仿真实 验并分 析 了结 果． 得 所
得 到交通 流 的统计 概 率 密 度 函数 是 其 中 的一 种 方 法， 它通过 调查一 组数据 ， 并假设 该 组数据 服从 某个 随机 分布 ， 然后进 行 假设 检 验 ， 通 过检 验 ， 该 随 若 则 机分 布成 为指导工 作 的理 论过 程． 是 ， 交通 工程 但 在