模糊数学方法在交通流预测评价中的应用

重庆交通大学学报（自然科学版） ›› 2006, Vol. 25 ›› Issue (4): 106-108.

模糊数学方法在交通流预测评价中的应用

向红艳¹，肖盛燮²

1.重庆交通学院交通运输学院，重庆 400074；2.重庆交通学院土木建筑学院，重庆 400074

收稿日期:2005-07-18 修回日期:2005-08-29 出版日期:2006-08-15 发布日期:2015-05-18
作者简介:向红艳(1980—)，女，湖北恩施人,硕士生，从事交通规划与管理的学习和研究．
基金资助:
交通部应用基础基金项目(200331981408)资助

Application of fuzzy mathematics in assessment of traffic flow forecasting

XIANG Hong-yan¹，XIAO Sheng-xie²

1.School of Transportation，Chongqing Jiaotong University，Chengqing 400074，China；2.School of Civil Engineering and Architeture，Chongqing JiaotongUniversity，Chongqing 400074，China

Received:2005-07-18 Revised:2005-08-29 Online:2006-08-15 Published:2015-05-18

摘要/Abstract

摘要： 影响交通流状态预测的因素很多，如何对预测效果作出评价十分重要．过去往往根据一两个指标的简单对比得出结论，或者仅作定性评价，缺乏严密性．本文运用模糊数学方法，建立了一个量化的评价模型，通过模糊变换及其他相关计算得出结论，较常规方法更快、更准确、更科学，更适合多种预测方法同时进行比较．

关键词: 模糊分析, 交通流, 预测, 应用

Abstract: There are so many influences in traffic flow forecasting．It's a crucial need to assess the prediction mode1．However，previous at tempts to develop assessment model have met limited success．In this paper，an new quantificational method has been proposed by fussy mathematics. it uses fussy transform to make a conclusion．It’s more faster，more exact，more logical，and can be used to judge of two or three prediction models at one time.

Key words: fuzzy anaysis, traffic flow, prediction, application

中图分类号:

U491.1+12

向红艳，肖盛燮. 模糊数学方法在交通流预测评价中的应用[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2006, 25(4): 106-108.

XIANG Hong-yan，XIAO Sheng-xie. Application of fuzzy mathematics in assessment of traffic flow forecasting[J]. Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Science), 2006, 25(4): 106-108.

[1]	唐继强1, 2，钟鑫伟2，刘健1，李天瑞3. 基于时间序列季节分类模型的轨道交通客流短期预测[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(07): 31-38.
[2]	秦海洋1，汤永净1,2，陈智远3. 基于CATIA的BIM技术在隧道设计中的应用[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(07): 82-87.
[3]	代昱昊，王华，彭桂彬. 基于TEM的玉磨铁路隧道渗漏水状态预测方法研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(07): 88-92.
[4]	白翰，张康宇，王修光，燕翔，冯启龙. 合放交通流条件下城市交叉口通行能力研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(06): 12-20.
[5]	王涛1，谢思红1，黎文皓1,2，李文勇1. 基于FFOS-ELM和PF的短时交通流自适应预测模型[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(06): 21-27.
[6]	李广儒，张新，朱庆辉. 基于Adaboost的改进Elman神经网络港口吞吐量预测方法[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(05): 1-5.
[7]	刘杰. 基于栈式自编码的高速铁路站间客流短期预测研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(05): 26-30.
[8]	王志祥1,2，李建阁1，陈楚鹏2. 基于变权重评价的沥青路面使用性能灰色预测[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(05): 95-101.
[9]	成卫1，刘翔1，雷建明2. 基于RBF神经网络预测的交叉口信号周期时长优化[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(04): 13-18.
[10]	邓涛1，李鑫2. 智能车辆横纵向运动综合控制方法研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(04): 133-140.
[11]	华珺1，孙智诚2，赵俊玮1，朱彤2,3. 行人主动安全系统对交通流运行状态影响分析[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(03): 34-42.
[12]	裴同松1，裴彧2. 基于马尔科夫链-BP神经网络模型对公路运量的预测研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(02): 35-41.
[13]	闫佳庆1，邵鹏1，张立立2，王力1. 考虑大型车因素的城市路网交通流速度预测[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(01): 7-11.
[14]	秦严严1，王昊2，何兆益1，冉斌3. 自动驾驶汽车交通流稳定性分析[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2020, 39(12): 20-25.
[15]	黄益绍1,2，韩磊2,3. 基于RS-IPSOSVM的公交客流量预测方法[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2020, 39(11): 11-19.