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J-GLOBAL ID：201702235039514433   整理番号：17A1503710

交通流のための発電運転を蓄積したサイクルの打ち切りを用いた改良季節圧延グレイ予測モデル【Powered by NICT】

An improved seasonal rolling grey forecasting model using a cycle truncation accumulated generating operation for traffic flow

著者 (5件)： Xiao Xinping (College of Science, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Yang Jinwei (College of Science, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Yang Jinwei (School of mathematics and statistics, Pingdingshan University, Pingdingshan 467000, China) ,  Mao Shuhua (College of Science, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Wen Jianghui (College of Science, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China)
資料名： Applied Mathematical Modelling  (Applied Mathematical Modelling)
巻： 51  ページ： 386-404  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0624A  ISSN： 0307-904X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市交通流の正確なリアルタイム予測は,交通管理と制御最適化研究における最も重要な問題の一つである。短期交通流は複雑な確率と非線形特性を有し,日内と週毎の傾向内の類似した季節性を示した。これらの特性に基づいて,運転季節灰色圧延予測モデルを生成する蓄積した改善された結合サイクル切断を提案した。新しいモデルでは,季節的変動の交通流配列はサイクル切断蓄積された発電運転を用いて平面配列に変換される。,配列が蓄積され後サイクル切断蓄積された発電運転配列の灰色モデリングは,確率的擾乱を弱め,固有グレイ指数法則を明らかにした。最後に,限られたデータの圧延予測はグレイ予測の新しい情報優先度と適時性を反映している。中国とカナダからの二つの数値交通流例,異なる時間間隔(1H,15分,10分,5分)で四基を含む,異なる交通流条件の下での新しいモデルの性能を検証した。予測結果は,モデルが良好な適合性と安定性を有し,交通流の季節的変動を効果的に予測できることを示した。15または10分間交通流予測では,提案したモデルは,自己回帰移動平均モデル,ウェーブレットニューラルネットワークモデルと季節性離散グレイ予測モデルよりも良好な性能を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *打切 ,  優先度 ,  *予測 ,  季節的変動 ,  *圧延 ,  *交通流 ,  適応性 ,  *予測モデル ,  中華人民共和国 ,  最適化 ,  *発電 ,  モデリング ,  都市交通 ,  カナダ
準シソーラス用語： 季節性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 季節圧延グレイ予測モデル(圧延SGM(11)) ,  サイクル切断は蓄積発電運転(CTAGO) ,  制限されたデータ ,  新しい情報優先 ,  交通流予測

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (9件)： 交通 ,  発電 ,  蓄積 ,  サイクル ,  打ち切り ,  季節 ,  圧延 ,  グレイ ,  予測モデル