首页 期刊 轻工学报 基于ARIMA模型的短时交通流量预测算法研究 【正文】

基于ARIMA模型的短时交通流量预测算法研究

作者:张利; 李星毅; 施化吉 江苏大学计算机科学与通信工程学院; 江苏镇江212013; 北京交通大学电子信息工程学院; 北京100044
时间序列预测   短时交通流预测   arima模型   动态修正因子  

摘要:针对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,通过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.该算法基于ARIMA模型结构的时间序列分析方法洙用矩估计法进行参数初估计,用最小二乘法进行参数精估计,用BIC准则为模型定阶.对大量实测数据进行仿真实验,对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.

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

学术咨询 免费咨询 杂志订阅