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為了提高短時交通流速度預測的精度，提岀∽種基于改進夭牛須算法優化的確定性跳躍循環狀態網絡的交通流預測模型。首先對交通流速度序列進行渾沌性分析，重構序列的相空間，將對交通流速度序列的硏究映射到其所在的相空間進行;然后引入變步長因子和模擬退火技術對夭牛須算法（ beetle antennae search，BAS）進行改進，并以改進算法優化確定性跳躍循環狀態網絡（ cycle reservoir with regular jumps，CRJ）的參數構建預測模型;最后通過實例對比分析模型的有效性。結果表明：通過相空間重構對交通流速度序列處理，能夠挖掘序列內部的動態特性，使辶更加適用于網絡的建模;所提模型的預測結果同對比模型相比，平均絕對百分比誤差下降了1.05%~6.04%，有效地提高了短時交通流速度的預測精度。
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