基于时空相关性的短时交通流预测模型

被引：27

作者：

熊亭 ^{[1
]}

戚湧 ^{[1
]}

张伟斌 ^{[2
]}

李千目 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与工程学院

[2] 南京理工大学电子工程与光电技术学院

来源：

计算机工程与设计 | 2019年 / 40卷 / 02期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

交通流量预测; 时空相关性; 随机森林; SARIMA模型; 组合预测模型;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2019.02.036

中图分类号：

U491.14 [];

学科分类号：

摘要：

在智能交通系统的诱导、控制和管理中,实时准确的短时交通流量预测具有重要意义。为提高预测精度,充分分析交通流特性和外部空间关联对预测结果的影响,提出一种短时交通流预测模型——SARIMA-RF模型。利用SARIMA模型良好的线性拟合能力,提取交通流数据中的周期性特征;利用随机森林模型较强的泛化能力,分析交通流的时空相关性,得出预测结果。实验结果表明,该组合模型与单一模型相比具有更高的预测精度,是一种有效的预测方法。

引用

页码：501 / 507

页数：7

共 13 条

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