本文選題：事故預測 + 時間序列��； 參考：《清華大學學報(自然科學版)》2014年03期

【摘要】：該文基于自回歸滑動平均(ARIMA)模型和支持向量回歸機(SVR)模型,構建時間序列組合預測模型,對道路交通事故相關指標進行趨勢預測。通過ARIMA預測模型進行線性擬合;基于模糊信息�；椒�,將ARIMA預測模型殘差季度變化趨勢映射為包含最小值Low、中值R、最大值Up三個參數(shù)的模糊信息粒;并以其為輸入構建SVR模型,對季度殘差變化趨勢進行預測;最后根據(jù)SVR殘差預測值修正ARIMA模型預測值。實證研究結果表明:時間序列組合預測模型精度優(yōu)于單一ARIMA模型,由模糊信息粒子確定的預測區(qū)間較好描述了實證數(shù)據(jù)的季度變化趨勢。
[Abstract]:Based on the autoregressive moving average Arima (ARIMA) model and the support vector regression (SVR) model, a combined time series forecasting model is constructed to predict the trend of road traffic accident related indexes. Based on the fuzzy information granulation method, the residual quarterly variation trend of the ARIMA prediction model is mapped to the fuzzy information particle which includes three parameters: the minimum value of low, the median value of R, and the maximum value of Up. The SVR model is used as input to predict the trend of quarterly residual error. Finally, the prediction value of ARIMA model is revised according to the prediction value of SVR residual error. The empirical results show that the precision of the time series combination prediction model is better than that of the single ARIMA model, and the prediction interval determined by the fuzzy information particles can well describe the quarterly trend of the empirical data.
【作者單位】： 北京交通大學城市交通復雜系統(tǒng)理論與技術教育部重點實驗室;中國鐵道科學研究院運輸及經(jīng)濟研究所;
【基金】：國家“九七三”重點基礎研究項目(2012CB725403) 國家自然科學基金國際合作重大項目(71210001)
【分類號】：U491.3

【參考文獻】

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本文編號：1913080