Forecasting the Short-Term Traffic Flow in the Intelligent Transportation System Based on an Inertia Nonhomogenous Discrete Gray Model

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Descripción: El sistema de flujo de tráfico tiene características dinámicas básicas. Esta característica proporciona una base teórica para la construcción de un modelo razonable y efectivo para el sistema de flujo de tráfico. La investigación sobre la predicción del flujo de tráfico a corto plazo es de gran interés. Sus resultados pueden aplicarse directamente a sistemas avanzados de información de tráfico y gestión del tráfico, proporcionando información de tráfico en tiempo real y efectiva. De acuerdo con las características dinámicas de los datos de flujo de tráfico, este documento extiende las propiedades mecánicas, como la distancia, aceleración, combinación de fuerzas y descomposición, al vector de datos de flujo de tráfico. Según las propiedades mecánicas de los datos, este documento propone cuatro nuevos modelos de parámetros estructurales y parámetros de componentes, modelos grises discretos no homogéneos de inercia (referidos como INDGM), y analiza las propiedades importantes del modelo. Este modelo examina la construcción del modelo gris discreto no homogéneo de inercia
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Forecasting the Short-Term Traffic Flow in the Intelligent Transportation System Based on an Inertia Nonhomogenous Discrete Gray Model", -:Revista VirtualPRO,, 2017. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3843864/), el día 2025-06-07.

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