16、交通流量预测与可再生能源燃料电池预测方法解析

交通流量预测与可再生能源燃料电池预测方法解析

在现代交通和能源领域，准确的预测技术对于系统的高效运行和管理至关重要。下面将分别介绍交通流量预测以及可再生能源燃料电池预测的相关方法和技术。

交通流量预测

在高速公路的运输和移动性监测中，空间和时间交通信息是主要的考虑标准。物理交通流在不同的运行环境中呈现出动态现象。多标准决策分析（MCDA）是阐明可持续运输和移动性的有用工具，在实时交通工程中有广泛应用。

• 相关方法与模型

  • 可靠路径计算方法 ：基于交通流量的可靠路径计算方法被引入，有助于在复杂的交通网络中找到更优的通行路径。
  • 时空交通预测模型和方法回顾 ：对时空交通预测模型和方法进行了探索，为后续的研究和应用提供了参考。
  • 时空交通信息序列的制定 ：解释了时空交通信息序列的制定，为交通流量的预测提供了数据基础。
  • 基于序列卷积的自动编码器LSTM ：形式化了基于序列卷积的自动编码器LSTM，用于考虑相邻链路的时空依赖性来预测道路交叉口（目标链路）的交通流量。
  • 时空重新连接（STAR）算法 ：提出了时空重新连接（STAR）算法，并对其计算复杂性进行了分析。同时，评估了STAR算法的时间复杂度，考虑了基于距离度量的交通流量估计以及基于起点 - 终点对的道路网络扩展。
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