一种在线实时快速地判定交通流混沌的组合算法

交通控制的实时性要求高,需要在线实时快速地判定交通流混沌,才可能实现交通流的混沌控制。计算时间序列的最大Lyapunov指数是判定混沌的主要方法。本文提出一种在线实时快速地判定交通流混沌的组合算法。该算法先用关联积分法(C-C方法)确定重构相空间的两个重要参数——嵌入维m和延迟时间τ,再用小数据量方法计算时间序列的最大Lyapunov指数。为检验算法的有效性,首先将算法用于几个最大Lyapunov指数已知的经典混沌系统,比较计算结果;同时对皮埃莱(B ierley)跟驰模型产生的理论交通流时间序列做了仿真试验,计算了其最大Lyapunov指数。实验结果表明这种算法可以用于数据少的交通流时间序列,并且抗噪性好。