基于ARMA和卡尔曼滤波的短时交通预测

发布时间：2018-03-04 15:32

  本文选题：智能交通　切入点：短时交通预测　出处：《郑州大学学报(工学版)》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：交通预测是智能交通运输系统研究中的一个重要组成部分.为了有效地获取短时交通流量预测数据,保障交叉口畅通,依据道路情况的不确定性以及交通流的非线性变化,应用ARMA模型及卡尔曼滤波模型通过预测结果误差大小来组合预测路段短时交通流量.实例表明,组合模型预测结果达到较高的预测精度,预测误差降低到了5.79%,并且比单一模型预测精度要高.通过该组合模型可以更准确地预测短时交通流量,同时也可以为交叉口信号配时提供必要的理论依据和技术指导,对减小交通延误,提高道路服务水平有一定的应用价值.
[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.
【作者单位】： 华东交通大学土木建筑学院;重庆交通大学交通运输学院;
【基金】：江西省青年科学基金计划资助项目(20151BAB216024) 江西省交通运输厅科技资助项目(2014R0011)
【分类号】：U491

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本文编号：1566270