会议论文

Traffic Flow Data Processing and Forecasting Based on Interval Type-2 Fuzzy Sets

中文

2015

1-6

第六届全国语言动力系统研讨会

2015-12-11

福州

中国自动化学会

本校为其他机构

本文提出了一个基于区间二型模糊集合的交通流长时预测框架及其实现方法,用于预测未来一天的交通流量数据.该框架分为三个模块:交通流数据预处理模块、二型模糊化模块和交通流数据长时预测模块.本文引入置信区间概念,应用中心极限定理,针对大量实测交通流数据进行处理,较好的描述了交通流数据的随机性和不确定性.其预测的交通流数据结果是由上限预测曲线和下限预测曲线包围的一个区域,给出了交通流预测结果及其变化区间.最后基于实测交通流数据的仿真实验说明该方法的可行性和有效性,其预测误差随着时间的迁移稳定在较小的水平.

　　This paper proposes a traffic flow long-term forecasting frame and corresponding implement method based on interval type-2 fuzzy set.The frame is divided into three parts,traffic flow data preprocess,fuzzify and long-term forecast.Randomness and uncertainty can be retained effectively based on interval type-2 fuzzy set and Central Limit Theorem.Different from conventional long-term forecasting method,the result of this paper is a region surrounded by two forecasting curves,which can express the possibility of traffic flow change effectively...