基于组合预测模型的短时交通流预测

被引：23

作者：

李颖宏

刘乐敏

王玉全

机构：

[1] 北方工业大学城市道路智能控制技术北京市重点实验室

来源：

交通运输系统工程与信息 | 2013年 / 13卷 / 02期

关键词：

城市交通; 交通流预测; 组合预测; 交通流; 匹配值; 估计值;

D O I：

10.16097/j.cnki.1009-6744.2013.02.017

中图分类号：

U491.112 [];

学科分类号：

082302 ; 082303 ;

摘要：

在现代智能交通系统中,短时交通流预测是实现先进的交通控制和交通诱导的关键技术之一.为了提高短时交通流预测的准确性,本文提出了一种基于组合预测模型的短时交通流预测方法.一方面,根据当前的交通流数据来动态调整其对未来预测的影响;另一方面,通过对历史交通流数据的时空特性分析,利用数据挖掘领域的相关知识寻求与当前交通流特性最为相似的历史曲线,并以其为基础来获得预测值的匹配值;然后,将二者获得的信息进行融合,采用多种不同的组合方式来实现短时交通流预测.以厦门市莲花路口断面的交通流量为例,通过对仿真图像和数据的分析,得出各种组合方法的预测平均绝对相对误差均小于10%,能够较好地满足交通诱导系统的需求.

引用

页码：34 / 41

页数：8

共 6 条

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