本文選題：交通工程 + 實時交通狀況預(yù)測�。� 參考：《公路交通科技》2014年04期

【摘要】：交通流監(jiān)測存在普遍的稀疏性,理想的交通流預(yù)測模型應(yīng)該能夠充分利用交通流數(shù)據(jù)的特征,克服稀疏性問題。通過大量的數(shù)據(jù)分析,城市道路交通流被證實存在時序上的周期性特征。同時,數(shù)據(jù)分析結(jié)果也表明了交通觀測數(shù)據(jù)稀疏性的普遍存在,而且稀疏的分布不均勻,有些極端稀疏道路甚至出現(xiàn)數(shù)天的觀測缺失。因此,交通流預(yù)測模型應(yīng)該有對稀疏的適應(yīng)性,而季節(jié)性ARiMA交通流預(yù)測模型的引入能夠很好地利用時序周期特征計算交通觀測值的缺失。這種模型的優(yōu)勢在于融合了鄰近的交通流觀察值和交通流數(shù)據(jù)的周期性,消除了道路稀疏性導(dǎo)致觀測值缺失帶來的預(yù)測障礙。對比試驗的展示表明了這種模型對交通流數(shù)據(jù)周期性特征的利用和對稀疏性的適應(yīng)。
[Abstract]:There is a general sparsity in traffic flow monitoring and the ideal traffic flow prediction model should be able to make full use of the characteristics of traffic flow data to overcome the problem of sparsity. Through a large number of data analysis, urban road traffic flow has been proved to have temporal periodicity. At the same time, the results of data analysis also show that the sparsity of traffic observation data is widespread, and the sparse distribution is uneven, and some extremely sparse roads even appear several days of observation missing. Therefore, the traffic flow prediction model should have sparse adaptability, and the introduction of seasonal ARiMA traffic flow forecasting model can make good use of the time series characteristics to calculate the missing of traffic observation value. The advantage of this model is that it combines the observed values of adjacent traffic flows with the periodicity of traffic flow data and eliminates the prediction obstacles caused by the lack of observation values caused by road sparsity. The comparison experiment shows that the model can make use of the periodic characteristics of traffic flow data and adapt to the sparsity of traffic flow data.
【作者單位】： 深圳市交通運輸委員會;中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院;
【分類號】：U491.14

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2031855