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本書針對交通流時間序列所涉及的預測、優化和控制問題，系統地給出了作者在非線性動力學領域的最新研究成果，已期為研究人員在非線性系統，以及混沌時間序列的理論研究提供參考。主要包括三大部分：①介紹交通系統的發展現狀，講述了混沌時間序列分析理論在交通系統中的研究意義和挑戰，並對混沌時間序列分析理論進行了概述；②針對交通流時間序列的非線性特性，給出了各類混沌特性的識別算法，並對交通流時間序列進行相空間重構原理介紹，從高維對交通流時間序列進行分析；③設計了基於混沌與神經網絡結合的混沌神經網絡方法、基於Volterra模型的非線性自適應濾波方法以及基於Davidon-Fletcher-Powell(DFP)優化技術的quasi-Newton(QN)高可靠性線性自適應濾波算法，並對幾種方法在交通流序列預測中的應用進行了深入研究介紹。
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