本文關(guān)鍵詞：基于RVM和ARIMA的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)方法研究

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【摘要】：隨著城市現(xiàn)代化進(jìn)程不斷推進(jìn)和機(jī)動(dòng)車(chē)保有量不斷增長(zhǎng),城市交通擁堵問(wèn)題日趨嚴(yán)重,很大程度上增加居民出行成本和時(shí)間,成為亟需解決的社會(huì)問(wèn)題。實(shí)現(xiàn)城市智能化交通管理與控制被視為緩解城市交通擁擠、減少機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放、降低交通事故率等問(wèn)題的有效方法之一。短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)是智能交通管理與控制的核心內(nèi)容,也是交通信息服務(wù)重要基礎(chǔ),可作為交通決策的關(guān)鍵依據(jù),同時(shí)可也為交通出行提供有效地路徑選擇信息。因此開(kāi)展短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)方法研究是準(zhǔn)確把握交通參數(shù)態(tài)勢(shì)變化的基礎(chǔ)性工作。為降低短時(shí)交通流量隨機(jī)波動(dòng)性對(duì)預(yù)測(cè)精度影響,進(jìn)一步改善短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)效果,本文首先在明確短時(shí)交通流量定義的基礎(chǔ)上,分析短時(shí)交通流量在不同時(shí)間尺度合并方法,結(jié)合不同時(shí)間尺度下短時(shí)交通流量時(shí)空?qǐng)D,對(duì)短時(shí)交通流量時(shí)間序列具備的長(zhǎng)期趨勢(shì)性、短期現(xiàn)勢(shì)性、隨機(jī)波動(dòng)性等特性進(jìn)行剖析;然后,提出一種基于RVM的可有效降低短時(shí)交通流量隨機(jī)波動(dòng)性降噪方法,詳細(xì)設(shè)計(jì)該降噪方法步驟和工作流程,并對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行選取,通過(guò)仿真驗(yàn)證該降噪方法有效性;其次,在分析短時(shí)交通流量時(shí)間序列平穩(wěn)性基礎(chǔ)上,提出一種基于RVM和ARIMA的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)方法,詳細(xì)設(shè)計(jì)該預(yù)測(cè)方法實(shí)現(xiàn)流程,并引入平均絕對(duì)相對(duì)誤差(MAPE)作為該預(yù)測(cè)方法誤差評(píng)價(jià)指標(biāo);最后,以某城市道路視頻識(shí)別數(shù)據(jù)為實(shí)例,驗(yàn)證本文構(gòu)建短時(shí)交通流量降噪方法和預(yù)測(cè)方法的有效性。本文研究結(jié)果表明:在不同公用時(shí)間尺度(5min、10min、15min)下,本文提出基于RVM的短時(shí)交通流量降噪方法有效地降低短時(shí)交通流量隨機(jī)波動(dòng)性,本文構(gòu)建基于RVM和ARIMA的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)方法的平均絕對(duì)相對(duì)誤差均小于直接運(yùn)用指數(shù)平滑模型、BT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、ARIMA模型等經(jīng)典預(yù)測(cè)方法對(duì)應(yīng)的平均絕對(duì)相對(duì)誤差,說(shuō)明本文提出的預(yù)測(cè)方法有效地提高短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)精度。
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U491.14

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本文編號(hào)：1303345