基于马尔柯夫过程的交叉路口车流量预测模型研究

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1、第27卷第6期郑州轻工业学院学报(自然科学版)Vol．27No．62012年12月JOURNALOFZHENGZHOUUNIVERSITYOFLIGHTINDUSTRY(NaturalScience)Dec．2012文章编号:2095－476X(2012)06－0021－03基于马尔柯夫过程的交叉路口车流量预测模型研究蒋亚平，郭俊亮(郑州轻工业学院计算机与通信工程学院，河南郑州450001)摘要:为了预测城市交叉路口交通控制系统中每个相位的车辆流量，进而在一个信号周期内合理分配每个相位的时间，建立了交叉路口车流量预测模型．该模型运用马尔柯夫分析方法，把各相位定义为当前状态，经

2、片段时候后，系统只要掌握转化为另一状态的可能性，即可制订出相应的控制策略．试验结果表明该算法预测的车流量与实测车流量之间的误差比较小，在短时预测车流量方面是可行的．关键词:马尔柯夫过程;交叉路口短时交通预测;车流量预测中图分类号:U491．1文献标志码:ADOI:10．3969/j．issn．2095－476X．2012．06．006StudyonvehicleflowratepredictionmodelofcrossroadsbasedonMarkovprocessJIANGYa-ping，GUOJun-liang(CollegeofComputerandCommunic

3、ationEngineering，ZhengzhouUnivrsityofLightIndustry，Zhengzhou450001，China)Abstract:Inordertopredicttheflowofvehiclesoftheeachphaseinthecrossroadstrafficcontrollingsys-tem，whichcanreasonabledistributethetimeoftheeachphaseinonesignalperiod，thevehicleflowratepredictionmodelofcrossroadswasbuilt，

4、thismodelusestheMarkovanalysismethodanddefinetheeachphaseasthecurrentstate，afterthefragmentofthetime，aslongasthesystemmasterthepossibilityofthetransformthephasetoanotherphase，thesystemcanworkoutthecorrespondingcontrolstrategy．Experi-mentalresultsshowedthattheerrorsbetweenpredictionoftheflow

5、ofvehiclesandtheactualflowweresmall，andthemethodwasfeasibleintheshort-termtrafficprediction．Keywords:Markovprocess;crossroadsshort-termtrafficprediction;vehicleflowrateprediction［3－6］络的路径形成时间预测方法．0引言一般情况下，高度复杂性、随机性和不确定性基于混沌理论、粗糙集理论、神经网络理论等是交通流所表现出来的特性，在每个周期各个相位的预测方法是目前常用的交通流量预测方法．徐启时间内车辆的达到

6、数量是随机分布的，具有高度的［1］华提出了一种实时的基于动态递归神经网络的交随机特性．在预测的状态转移方面，马尔柯夫方法［2］通流量预测方法，董春娇等提出基于Elman神经网可以进行较准确的判断．故本文拟利用马尔柯夫方络的道路网设计方法，史其信等提出基于BP神经网法对到达交叉路口车流量预测模型进行研究，把各收稿日期:2012－09－03作者简介:蒋亚平(1970—)，男，河南省商丘市人，郑州轻工业学院副教授，博士，主要研究方向为网络安全与智能交通．·22·郑州轻工业学院学报(自然科学版)2012年(0)(0)(0)(0)相位定义为当前状态，经片段时候后，系统只要掌假定X=(x

7、1，x2，…，xn)，第k步的(k)(k)(k)(k)(k)握转化为另一状态的可能性，即可制订出相应的控概率分布表示为X=(x1，x2，…，xn)，P制策略．表示k步转移概率矩阵，则(k)(0)(k)X=XP③1马尔柯夫过程的定义及分析由式①②③可得预测模型kTT1．1马尔柯夫过程的定义ép11p12…p1nùæx1(k)öæx1(k+1)ö马尔柯夫过程定义为:在一些随机现象中，所êp21p22…p2núçx(k)÷çx(k+1)÷êúç2÷=ç2÷④表现出来的事物特性是，其结果不依赖于前几次实ê………