Resumen

Este artículo presenta un enfoque novedoso para la predicción en un solo paso del flujo de tráfico basado en el razonamiento difuso. La construcción satisfactoria de un sistema de inferencia difusa competente de tipo Sugeno depende en gran medida de la elección adecuada de la dimensión de entrada y de la estimación precisa de los parámetros de estructura y de las reglas. La primera cuestión se aborda con un método propuesto, basado en la prueba δ, que puede determinar simultáneamente la dimensión de entrada y reducir el nivel de ruido. En respuesta a la segunda cuestión, se emplean sucesivamente dos técnicas de agrupación, basadas en la agrupación del vecino más próximo y en modelos de mezcla gaussiana, para determinar los parámetros y reglas antecedentes, y la estimación de los parámetros consecuentes se consigue mediante la técnica de estimación de mínimos cuadrados. Se han realizado una serie de experimentos con datos de una semana de flujo de tráfico para evaluar el enfoque propuesto en términos de denostación, rendimiento de predicción, sobreajuste, etcétera. Los resultados experimentales han demostrado que el enfoque de predicción propuesto es eficaz para eliminar el ruido y construir un sistema de inferencia difusa competente y compacto sin sobreajustes significativos.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Flujo de tráfico; razonamiento difuso; dimensión de entrada; parámetros de estructura; reglas; técnicas de agrupación.
• Keywords:Traffic flow; fuzzy reasoning; input dimension; structure parameters; rules; clustering techniques