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预测交通流量时间序列的组合动态建模方法 被引量:4
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作者 张勇 关伟 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1209-1214,共6页
为了预测交通流量,提出一种预测交通流量的组合动态建模方法。考虑交通流量的特征,将流量时间序列分解成周期项、趋势项和混沌扰动项。采用季节性指数平滑法预测周期项和趋势项之和。该计算过程取周期为一天和一周,并用带遗忘因子的递... 为了预测交通流量,提出一种预测交通流量的组合动态建模方法。考虑交通流量的特征,将流量时间序列分解成周期项、趋势项和混沌扰动项。采用季节性指数平滑法预测周期项和趋势项之和。该计算过程取周期为一天和一周,并用带遗忘因子的递推最小二乘法确定权重,采用邻域法预测混沌项。对实际交通流量序列的预测结果表明,交通流量与前一天和前一周的状态均存在相关性,且季节性指数平滑预测后的残差是混沌的。一周的不同统计间隔的交通流量序列预测的平均相对误差在9%以下。 展开更多
关键词 交通运输工程 智能交通系统 交通流量时间序列 递推最小二乘法
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Traffic An o ma ly De te ctio n in Backbone Networks Using C la s s ifica tio n o f M u Itid ime n s io n a I Time Series of Entropy
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作者 Zheng Liming Zou Peng +1 位作者 Jia Yan Han Weihong 《China Communications》 SCIE CSCD 2012年第7期108-120,共13页
Detecting traffic anomalies is essential for diagnosing attacks. HighSp eed Backbone Net works (HSBN) require Traffic Anomaly Detection Systems (TADS) which are accurate (high detec tion and low false positive ra... Detecting traffic anomalies is essential for diagnosing attacks. HighSp eed Backbone Net works (HSBN) require Traffic Anomaly Detection Systems (TADS) which are accurate (high detec tion and low false positive rates) and efficient. The proposed approach utilizes entropy as traffic distributions metric over some traffic dimensions. An efficient algorithm, having low computational and space complexity, is used to estimate entro py. Entropy values over all dimensions are 展开更多
关键词 traffic anomaly detection ENTROPY classification correlation one class support vector machine
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