一种基于平衡指数平滑的交通流数据预测方法

为了解决传统指数平滑法在滤波后的数据与原始数据之间存在一个因累积误差而导致右偏移的问题,提出一种基于平衡指数平滑的交通流数据预测方法。该方法对传感器采集的异常数据和缺失数据进行处理,对于超过阈值的数据,则用前一时刻数据取代该数据;对于缺失数据,则插入前后时刻的均值。对处理过的数据采用平衡指数平滑法进行滤波。通过三次指数平滑预测模型对数据进行预测。实验仿真表明,该方法能有效消除传统指数平滑的右偏移误差,提高数据预测的准确性。