重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (7): 205-211.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.07.029

• 数学·统计学 • 上一篇    下一篇

基于熵权TOPSIS法的短时交通流预测模型性能综合评价

邵毅明a,钟 颖a,吴文文a,胡广雪b   

  1. 重庆交通大学　ａ．交通运输学院；ｂ．机电与车辆工程学院，重庆　４０００７４
  • 收稿日期:2019-05-30 发布日期:2020-08-13
  • 作者简介:邵毅明,男,博士,教授,主要从事交通安全研究,E-mail:sym@cqjtu.edu.cn;通讯作者钟颖,女,硕士研究生,主要从事交通运输规划与管理研究,E-mail:734498698@qq.com。
  • 基金资助:
    国家重点研发计划项目(2016YFB0100905)

  • Received:2019-05-30 Published:2020-08-13

PDF (PC)

266

赞

摘要： 对于同一路段，在不同评价指标下，不同短时交通流预测模型的预测及效果评价结果往往存在差异，为从不同模型中寻求最适用于目标路段的预测模型，提出了一种基于熵权ＴＯＰＳＩＳ法的短时交通流预测模型性能综合评价模型。模型运用熵权法确定各评价指标的权重，然后依据确定的权重，选用ＴＯＰＳＩＳ法计算有限个评价对象与最优向量的贴近度，根据贴近度大小，对各模型预测性能进行排序，从而确定最适用于当前研究的预测模型。最后，以实际交通流数据为例，选用神经网络等５种模型，分别对路段未来时刻短时交通流进行预测，利用构建的综合评价模型，对各预测模型的预测性能进行综合评判。结果表明：在综合考虑均方根误差等７个评价指标的情况下，ＸＧＢｏｏｓｔ的预测效果较好，ＬｉｇｈｔＧＢＭ次之，然后依次为Ｃａｔｂｏｏｓｔ、线性回归以及神经网络。

关键词: 短时交通流, 预测方法, 熵权法, ＴＯＰＳＩＳ, 综合评价

中图分类号: 

  • U491.13