基于组合模型的短时交通流预测

为了提高预测精度,利用每周同一天交通流变化相似的特点,提出了一种短时交通流组合预测模型,采集每周同一天的交通流数据进行预测。组合模型包括两个子模型:BP神经网络模型、GM(1,1)模型。BP神经网络模型具有强大的非线性逼近能力,对于庞大无序的交通流数据信息具有良好的处理能力。GM(1,1)模型能够反映交通流时间序列的总体变化趋势,相对误差小。通过计算两种子模型在上一时间段的预测误差比值,确定出在下一时间段的预测中两种子模型预测结果所占的权重,然后将这两个子模型在下一时间段的预测结果进行加权求和,作为组合模型的最终预测值。实验结果表明,组合模型发挥了两种子模型各自的阶段性预测优势,是短时交通流预测的一种有效方法。