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103.一种基于ARIMA模型的短时交通流量改进预测算法

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实时准确的短时交通流量预测是城市交通控制与诱导的基础,也是智能交通系统的重要功能之一。本文分析了造成基于线性最小方差预报原理的Astrom算法在多步预测过程中误差逐步增大的原因,并在该算法基础上增加误差动态修正因子,提出一种改进的短时交通流量预测算法。针对大量实测数据进行仿真实验,并引入多个统计量进行误差分析。结果表明:改进算法在应用于时变性强的短时交通流量预测时相对于Astrom算法具有更好的预测性能。

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来源
《第三届中国智能交通年会》|2007年|583-588|共6页
会议地点南京
作者
张利; 李星毅; 施化吉;
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作者单位

全国智能交通系统协调指导小组;

南京交通学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 U491.14;
关键词
智能交通; 城市交通; 交通流量; 交通预测;

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