基于向量误差修正模型的短时交通参数预测

发布时间：2017-08-20 09:07

  本文关键词：基于向量误差修正模型的短时交通参数预测

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【摘要】：为了进一步提高短时交通参数预测的精度,针对交通参数之间存在的内在相关性,在对各交通参数时间序列进行平稳性检验、协整检验的基础上,构建了一种适应于短时交通参数预测的多变量时间序列模型-向量误差修正模型,并对模型的稳定性进行了检验。最后,利用上海市南北高架快速路的感应线圈实测数据进行了实验验证和对比分析。实验结果表明,所构建的向量误差修正模型具有较好的预测效果,能够进一步降低短时交通参数预测的误差。
【作者单位】： 吉林大学交通学院;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室;吉林大学吉林省道路交通重点实验室;
【关键词】： 交通运输系统工程 向量误差修正模型 交通参数 短时预测
【基金】：“十二五”国家科技支撑计划项目(2014BAG03B03) “863”国家高技术研究发展计划项目(2012AA112307) 山东省省管企业科技创新项目(20122150251-1)
【分类号】：U491.14
【正文快照】： 0引言准确、可靠的短时交通参数预测信息是智能交通系统(Intelligent transportation systems,ITS)的基础和关键,其预测精度直接影响着自适应交通控制系统以及动态交通诱导系统等多项ITS核心功能的应用效果。随着智能交通系统的发展,短时交通参数预测发挥着越来越重要的作用。

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 杨兆升;王媛;管青;;基于支持向量机方法的短时交通流量预测方法[J];吉林大学学报(工学版);2006年06期

2 龚勃文;林赐云;李静;杨兆升;;基于核自组织映射-前馈神经网络的交通流短时预测[J];吉林大学学报(工学版);2011年04期

3 高为;陆百川;，

本文编号：705718