改进贝叶斯动态线性模型在车流量预测中的应用

周燎; 张武雄; 杨秀梅

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改进贝叶斯动态线性模型在车流量预测中的应用

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贝叶斯动态线性模型(DLM)是一种状态空间模型,在时间序列分析和建模中有大量应用.传统DLM模型的参数确定是由人工分析时间序列的平稳性和季节、趋势、回归特征得到模型参数的,比较依赖专家经验.本文提出用期望最大化(EM)算法从交通流数据中学习出DLM的关键参数,然后用学习出的模型对下一时刻的车流量进行预测.实验表明该模型和方法应用在车流量的预测中取得了较好的效果.相对于自回归求和移动平均(ARIMA)模型和传统季节-趋势-回归组合DLM,所提方法在平均绝对误差和平均相对百分比误差两个指标上均有较大提高.

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来源
《电子设计工程》 |2018年第19期|1-5|共5页
作者
周燎; 张武雄; 杨秀梅;
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作者单位

中国科学院上海微系统与信息技术研究所;

上海200050;

上海科技大学信息科学与技术学院;

上海201210;

中国科学院大学北京101407;

中国科学院上海微系统与信息技术研究所;

上海200050;

上海无线通信研究中心上海201210;

中国科学院上海微系统与信息技术研究所;

上海200050;

上海无线通信研究中心上海201210;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般性问题;
关键词
动态线性模型; EM算法; 交通流预测;

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