利用AＲIMA和灰色模型加权组合进行短期交通流预测。

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简介：
交通流预测在智能交通系统中占据着核心地位，并被广泛应用于预测交通流量。然而，由于真实道路状况的复杂性以及单一方法的不足，现有的预测方法在准确性方面仍有提升空间。为了应对这一挑战，我们采用了数据融合的技术，对来自传感器的原始数据进行了详尽的处理，并通过小波分析有效去除信号中的冗余噪声。随后，我们分别利用ARIMA模型和灰色模型对同一交通流序列进行了建模，从而获得了各自的预测结果。接着，我们确定了最佳权重组合，将两种模型的预测结果进行加权融合，最终得到数据融合后的预测结果。仿真实验的结果表明，这种结合的模型显著克服了单一预测方法存在的缺陷，从而有效地提高了整体的预测精度。

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基于ARIMA和灰色模型的加权组合短期交通流量预测

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本文提出了一种结合ARIMA与灰色模型的加权组合方法，用于实现更精确的短期交通流量预测，有效提升预测精度。交通流预测是智能交通系统中的关键组成部分。目前应用于这一领域的技术方法众多，但由于实际路况的复杂性和单一方法的局限性，现有模型的准确性仍有待提升。为应对这个问题，我们采用数据融合策略对传感器采集的数据进行预处理，并利用小波分析去除信号噪声。接着分别使用ARIMA和灰色模型来建立同一交通流序列的预测模型，得到各自的预测结果后，通过确定最佳权重将两者的结果结合起来，以获得更准确的综合预测结果。仿真结果显示，该组合方法有效弥补了单一预测技术的不足之处，并提高了整体预测精度。

基于LSTM和BP组合模型的短期交通流量预测

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本研究提出了一种结合LSTM与BP神经网络的混合模型，用于提高短期交通流量预测精度，以应对交通系统中的动态变化。为了缓解日益严重的交通拥堵问题，并实现智能交通管控，提供准确实时的交通流预测数据以支持交通流诱导及出行决策，设计了一种基于长短时记忆神经网络（LSTM）与BP神经网络结合的LSTM-BP组合模型算法。该方法通过挖掘已知交通流数据中的特征因子，建立了时间序列预测模型框架，并利用Matlab软件完成了从数据处理到模型仿真的全过程。此过程实现了短时交通流量的精确预测。经过与LSTMBPWNN三种不同预测网络模型对比实验后发现，基于LSTM-BP的时间序列预测具有更高的精度和稳定性。因此，该模型不仅能够为交通分布的预测、交通方式的选择以及实时交通流分配提供依据和支持，还具有潜在的应用价值和发展前景。

使用MATLAB进行灰色模型预测

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本简介探讨了利用MATLAB软件平台实施灰色模型（GM）预测技术的方法和步骤。通过构建数学模型来分析小样本数据集的趋势与规律，以实现对未来情况的有效预测。这种方法在工程、经济等领域具有广泛应用价值。添加了注释后即可获取数据并使用。这是MATLAB的实现源代码。

基于BP神经网络的短期交通流量组合预测模型

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本研究提出了一种结合多变量分析与改进型BP算法的短期交通流量预测模型，旨在提高城市道路交通流预测精度和可靠性。基于BP神经网络的短时交通流组合预测模型探讨了杜文斌与程铁信。短时交通流量预测一直是交通预测中的重点和难点问题。鉴于短时交通数据具有复杂的时空特性，该研究充分考虑到了连续时间点及日期的数据特点。

利用灰色预测模型进行负荷预测（附MATLAB程序）

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本研究采用灰色预测模型对电力负荷进行预测，并提供了详细的MATLAB编程实现方法。通过历史数据建立准确的预测模型，适用于短期和中期负荷预报需求。基于灰色GM（1.1）预测模型进行负荷预测，以2010年至2018年的负荷数据作为算例来进行模型的负荷预测。

基于遗传算法改进的灰色GM(1,1,ρ)模型在短期交通流量预测中的应用

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本文提出了一种结合遗传算法优化参数的改进型灰色GM(1,1,ρ)模型，并应用于短期交通流量预测，有效提升了预测精度和可靠性。为了提高短时交通流量预测的准确性，本段落依据短时交通流量的数据特性，并结合灰色模型在短期预测方面的优势，采用遗传算法优化灰色新陈代谢GM（1,1,ρ）模型中的背景值参数ρ。通过对实时采集到的交通数据进行仿真分析，实验结果验证了该模型具有较高的准确度、实时性和有效性。

基于灰色ELM神经网络的短期交通流量预测

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本研究提出了一种结合灰色理论与极限学习机（ELM）算法的新型神经网络模型，专门用于城市道路短期交通流量预测。通过优化数据稀疏性和非线性关系，该方法能有效提升预测精度和效率，在智能交通系统中具有广泛应用前景。为了提高短时交通流预测的准确性,本段落针对现有的灰色模型进行了改进,采用一阶线性微分白化方程对交通流数据进行拟合处理。鉴于现有交通流数据存在波动性和易失真的特点，提出了一种基于灰色ELM神经网络的短时交通流预测方法。首先通过灰色模型累加技术将原始的短时流量序列转化为长时流量序列,以减少随机性并降低由于数据本身波动造成的误差影响。随后利用ELM神经网络替代一阶线性微分白化方程对转化后的长时流量进行精确预测，并最终经过反向还原得到短时间内的交通流预测结果，从而进一步提升了预测精度。实验验证显示,相较于其他一些现有的方法而言,该提出的灰色ELM模型在提高短期交通流预测准确性方面具有显著优势。因此可以认为这是一种有效的、改进的短期交通流预测策略。

【预测模型】利用BP神经网络进行短时交通流预测的Matlab代码.zip

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本资源提供基于BP（Back Propagation）神经网络算法实现短时交通流量预测的MATLAB代码。通过优化网络结构和参数，有效提升了交通流短期预测精度，适用于智能交通系统的研究与开发。智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。

GM(1,1)预测模型_matlab灰色模型_灰色预测_灰色模型应用_GM11算法

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本资源深入探讨了基于MATLAB的GM(1,1)灰色预测模型及其算法实现，适用于时间序列数据的小样本预测分析。经典灰色预测模型适用于各种需要进行灰色预测的场景。