不同时间尺度下短期交通流的可预测性
本文档由 月满西楼 分享于2010-10-09 16:56
交通流的可预测时间间隔是实现交通控制和诱导的关键。为考察交通流时间序列在不同时间间隔下的可预测性, 以北京市二环路2m in、4m in、6m in、8m in、10m in、12m in、14m in 和16m in 间隔的交通量时间序列为研究对象, 应用RöS 分析法计算不同观测尺度下的Hurst 指数值, 发现同一天内Hurst 指数值随观测尺度的变大而增大, 同一观测尺度下, Hurst 指数随着样本量的增加而降低。最后, 采用近似熵法计算序列的复杂度,发现复杂度..
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