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J-GLOBAL ID：201302204858307910   整理番号：13A0505254

乗算連結構成を使用するVolterraモデルに基づく短期トラフィックフロー予測

Short time traffic flow prediction based on Volterra model using multiplication-coupled configuration

著者 (2件)： Zhang Yumei (Coll. of Computer Sci.,Shaanxi Normal Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Bai Shulin (Xi’an Electronic Engineering Res. Inst., Shaanxi, Xi’an)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 32  号： 3  ページ： 843-846  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 短期トラフィックフロー予測のための適応三次Volterraフィルタを提案する。それはVolterra級数のカオス時系列と非線形発現の本質的非線形性と決定論的メカニズムに基づいた。次元に従ってVolterraフィルタの係数が指数関数的に増加する問題に関して,Volterraフィルタのための近似的乗算連結構造を研究した。まず,適切に時間遅延を選択して,それぞれ相互情報量方式と虚偽最近傍方式を使用する次元を埋め込むことで,トラフィックフロー系列に存在したカオスを検証するために最も大きいLyapunov関数をわずかなデータ集合方式を適用することによって推定した。次に,三次Volterraフィルタのための近似的乗算連結構造を計算量を減らすために採用し,改良非線形正規化平均二乗誤差(NLMS)アルゴリズムを用いて係数を順応して調整した。最終的に,実験結果は実測交通流データに提案方法を適用することによって,カオスがトラフィックフロー系列に存在していて,提案している方式が効果的にトラフィックフロー系列を予測して,モデル複雑性を減らすことができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 通信信号 ,  *ディジタルフィルタ ,  Lyapunov関数 ,  Volterra級数 ,  時系列 ,  アルゴリズム ,  誤差 ,  相互情報量 ,  指数関数 ,  遅れ ,  非線形性
準シソーラス用語： *Volterraフィルタ ,  カオス時系列 ,  平均二乗誤差 ,  時間遅延 ,  実験結果

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 乗算 ,  モデル ,  短期 ,  トラフィック ,  フロー ,  予測