基于ARIMA与信息粒化SVR组合模型的交通事故时序预测

发布时间：2018-05-20 03:44

本文选题：事故预测 + 时间序列　；参考：《清华大学学报(自然科学版)》2014年03期

【摘要】：该文基于自回归滑动平均(ARIMA)模型和支持向量回归机(SVR)模型,构建时间序列组合预测模型,对道路交通事故相关指标进行趋势预测。通过ARIMA预测模型进行线性拟合;基于模糊信息粒化方法,将ARIMA预测模型残差季度变化趋势映射为包含最小值Low、中值R、最大值Up三个参数的模糊信息粒;并以其为输入构建SVR模型,对季度残差变化趋势进行预测;最后根据SVR残差预测值修正ARIMA模型预测值。实证研究结果表明:时间序列组合预测模型精度优于单一ARIMA模型,由模糊信息粒子确定的预测区间较好描述了实证数据的季度变化趋势。
[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.
【作者单位】：北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室;中国铁道科学研究院运输及经济研究所;
【基金】：国家“九七三”重点基础研究项目(2012CB725403) 国家自然科学基金国际合作重大项目(71210001)
【分类号】：U491.3

【参考文献】

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1 张杰;刘小明;贺玉龙;陈永胜;;ARIMA模型在交通事故预测中的应用[J];北京工业大学学报;2007年12期

2 喻胜华;肖雨峰;;基于信息粒化和支持向量机的股票价格预测[J];财经理论与实践;2011年06期

3 高海龙;阚伟生;李长城;庞昌乐;;双车道等级公路路侧事故预测模型研究[J];公路交通科技;2007年07期

4 谭满春;李英俊;徐建闽;;基于小波消噪的ARIMA与SVM组合交通流预测[J];公路交通科技;2009年07期

5 房靖;高尚;;基于支持向量机的交通事故组合预测方法研究[J];交通与计算机;2007年02期

6 唐秋生;杜营营;;基于BP神经网络的交通事故预测模型及仿真[J];交通信息与安全;2011年01期

7 吕晓夫;杨亚东;;回归分析方法在船舶交通事故预测中的应用[J];武汉理工大学学报(交通科学与工程版);2006年03期

8 蒋宏;方守恩;陈雨人;詹嘉;;基于时间序列和灰色模型的交通事故预测[J];交通信息与安全;2012年04期

9 董春娇;邵春福;谢坤;李慧轩;;道路网交通流状态变化趋势判别方法[J];同济大学学报(自然科学版);2012年09期

10 薛勋国;刘宝新;李百川;;灰色马尔可夫链在道路交通事故预测中的应用[J];人类工效学;2006年03期

【共引文献】

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1 ;Prediction of Farmers' Income and Selection of Model ARIMA[J];Asian Agricultural Research;2010年11期

2 周晓宏;企业技术创新水平综合评价体系研究[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2005年01期

3 李更;范文;;科技查新课题量增长预测及分析[J];安徽科技;2010年12期

4 韦燕飞;吴丽叶;童新华;卢远;;县级土地整理项目可持续发展评价[J];安徽农业科学;2008年20期

5 王浩;;农民收入预测及ARIMA模型选择[J];安徽农业科学;2010年31期

6 张丽英;赵立英;;并购融资中的资本结构决策研究[J];北京交通大学学报(社会科学版);2006年04期

7 张杰;刘小明;贺玉龙;陈永胜;;ARIMA模型在交通事故预测中的应用[J];北京工业大学学报;2007年12期

8 孙婷婷,唐五湘;专利申请量与R&D支出之关系的定量分析[J];北京机械工业学院学报;2003年04期

9 方洪寿,刘嘉津;近十年世界田径运动成绩趋势预测[J];北京体育大学学报;2002年05期

10 魏星;丹子军;商斌;王文桥;;3种模型在肺结核发病率预测中的比较研究[J];北京医学;2010年09期

【二级参考文献】

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1 李鸿;;粒集理论:粒计算的新模型[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2007年04期

2 侯方国,胡圣武;模糊信息粒化理论在空间信息系统地位的探讨[J];测绘与空间地理信息;2004年03期

3 王正武,黄中祥;短时交通流预测模型的分析与评价[J];系统工程;2003年06期

4 刘静,关伟;交通流预测方法综述[J];公路交通科技;2004年03期

5 文斌;曹东伟;;高速公路路面抗滑力与交通事故的统计分析[J];公路交通科技;2006年08期

6 童明荣;薛恒新;林琳;;基于季节ARIMA模型的公路交通量预测[J];公路交通科技;2008年01期

7 汪莹鹤;王保田;;基于小波降噪与最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测模型[J];公路交通科技;2008年06期

8 张铁军;唐t$t$;康云霞;赵丹;;Poisson系列交通事故预测模型特点分析及应用[J];公路交通科技;2010年06期

9 黄兆华,邓毅雄;粒计算及其应用的研究[J];华东交通大学学报;2005年05期

10 关华;;基于GARCH族模型的深证成指价格波动研究[J];湖南大学学报(社会科学版);2011年03期

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1 朱华;徐敏;;ARPE功率谱估计方法[J];上海交通大学学报;1988年01期

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3 王宪杰,王彦;流脑疫情的灰色预测[J];电机与控制学报;1990年03期

4 侯舜华,洪国雄;信号的分维分析[J];上海海事大学学报;1993年04期

5 张亚崇 ,郭圣权;火炮射击过程中航向变化的数学建模[J];火炮发射与控制学报;2000年01期

6 杨正瓴,林孔元,余贻鑫;用时间序列的李雅普诺夫指数计算预报电力系统中的某些失稳现象[J];中国电机工程学报;2001年01期

7 肖武权,冷伍明;路堤沉降的时间序列动态预测方法[J];铁道工程学报;2004年04期

8 王波;张凤玲;;神经网络与时间序列模型在股票预测中的比较[J];武汉理工大学学报(信息与管理工程版);2005年06期

9 韩敏;席剑辉;范明明;;神经网络应用于多元变量时间序列的建模研究[J];仪器仪表学报;2006年03期

10 李卫国;张俊梅;;多维相关系数平稳序列分析方法[J];沈阳航空工业学院学报;2006年05期