基于IOWA算子的短时交通流预测方法研究

首次将诱导有序加权平均(IOWA)算子应用到短时交通流预测中。建立了以整体预测误差平方和最小为目标的组合预测模型。在分析短时交通流预测模型的基础上,选取了指数平滑法、季节自回归求和移动平均模型(SARIMA)、BP神经网络模型对短时交通流进行预测;再用IOWA算子将这三种模型进行组合预测。最后进行实例验证。通过MAE、MSE和MAPE三项指标比较分析四种模型的预测效果。结果证明,IOWA算子组合预测模型明显优于其他的预测模型,有效地提高了短时交通流的预测精度。