|
|||||
|
|
| 基于小波分析和ARIMA模型的交通流预测方法 | |
| 引用本文： | 窦慧丽,刘好德,吴志周,杨晓光.基于小波分析和ARIMA模型的交通流预测方法[J].同济大学学报(自然科学版),2009,37(4). |
| 作者姓名： | 窦慧丽 刘好德 吴志周 杨晓光 |
| 作者单位： | 1. 同济大学,交通运输工程学院,上海,201804;浙江林学院,理学院,浙江,临安,311300 2. 同济大学,测量与国土信息工程系,上海,200092 3. 同济大学,交通运输工程学院,上海,201804 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目 |
| 摘 要： | 针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;采用综合自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型对交通流进行预测;并对实测交通数据进行验证分析.结果表明,该方法具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测. |
| 关 键 词： | 交通流预测 小波分析 消噪 综合自回归移动平均模型 |
Study of Traffic Flow Prediction Based on Wavelet Analysis and Autoregressive Integrated Moving Average Model |
|
| DOU Huili,LIU Haode,WU Zhizhou and YANG Xiaoguang.Study of Traffic Flow Prediction Based on Wavelet Analysis and Autoregressive Integrated Moving Average Model[J].Journal of Tongji University(Natural Science),2009,37(4). | |
| Authors: | DOU Huili LIU Haode WU Zhizhou and YANG Xiaoguang |
| Abstract: | Based on the analysis of the fundamental characteristics of the field traffic system and traffic flow,this paper presents a new method of traffic flow prediction.The theory of wavelet analysis is applied to eliminating the noise from the real time traffic data to better reflect a real traffic flow.Based on the processed traffic data,the time series model,autoregressive integrated moving average model(ARIMA)is used to predict traffic flows in different periods.Finally,the paper presents numerical examples on the field data to testify the the proposed model. |
| Keywords: | traffic flow prediction wavelet analysis denoise autoregressive integrated moving average model |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《同济大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《同济大学学报(自然科学版)》下载全文 | |
