本文選題：智能交通　切入點：短時交通預(yù)測　出處：《鄭州大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：交通預(yù)測是智能交通運輸系統(tǒng)研究中的一個重要組成部分.為了有效地獲取短時交通流量預(yù)測數(shù)據(jù),保障交叉口暢通,依據(jù)道路情況的不確定性以及交通流的非線性變化,應(yīng)用ARMA模型及卡爾曼濾波模型通過預(yù)測結(jié)果誤差大小來組合預(yù)測路段短時交通流量.實例表明,組合模型預(yù)測結(jié)果達到較高的預(yù)測精度,預(yù)測誤差降低到了5.79%,并且比單一模型預(yù)測精度要高.通過該組合模型可以更準(zhǔn)確地預(yù)測短時交通流量,同時也可以為交叉口信號配時提供必要的理論依據(jù)和技術(shù)指導(dǎo),對減小交通延誤,提高道路服務(wù)水平有一定的應(yīng)用價值.
[Abstract]:Traffic forecasting is an important part in the research of intelligent transportation system. In order to obtain the short-term traffic flow forecast data effectively and guarantee the smooth flow of intersection, according to the uncertainty of the road situation and the nonlinear change of the traffic flow, The ARMA model and Kalman filter model are used to predict the short-time traffic flow by combining the error size of the prediction results. The example shows that the prediction results of the combined model reach a high accuracy. The prediction error is reduced to 5.79, and the prediction accuracy is higher than that of the single model. The combined model can more accurately predict the short-term traffic flow, at the same time, it can also provide the necessary theoretical basis and technical guidance for the intersection signal timing. It has certain application value to reduce traffic delay and improve road service level.
【作者單位】： 華東交通大學(xué)土木建筑學(xué)院;重慶交通大學(xué)交通運輸學(xué)院;
【基金】：江西省青年科學(xué)基金計劃資助項目(20151BAB216024) 江西省交通運輸廳科技資助項目(2014R0011)
【分類號】：U491

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本文編號：1566270