城市道路短期交通流预测VHSSA模型

发布时间：2018-11-08 10:35

【摘要】：针对出行者出行时对交通信息预报以及动态路径规划的要求,对路段的历史交通流时间序列数据进行了研究,利用城市路段交通流的周期相似性特征提出了基于纵横序列相似性的短期交通流预测VHSSA模型,该模型克服了以往预测模型只考虑纵向时间序列周期性相似的缺陷,将全时间序列数据进行小波变换后分解为反映基本变化规律的基序列和反映波动变化情况的波动序列,既可只进行基序列预测,也可通过置信区间对波动序列进行修正,再与基序列叠加进行全序列预测。经试例验证,VHSSA模型和基于纵向序列相似性的VSSA模型分别与实测序列的基序列和全序列进行比对,VHSSA模型的预测效果总体优于VSSA模型,误差可满足实际要求。
[Abstract]:According to the requirement of traffic information forecast and dynamic path planning, the time series data of historical traffic flow are studied. Based on the characteristics of periodic similarity of urban traffic flow, a short-term traffic flow forecasting VHSSA model based on the similarity of longitudinal and horizontal sequence is proposed. The model overcomes the limitation that the previous prediction model only considers the periodic similarity of longitudinal time series. After wavelet transform, the whole time series data are decomposed into the base series which reflects the basic change law and the fluctuation sequence which reflects the fluctuation change. It can not only predict the base sequence, but also modify the fluctuation sequence by confidence interval. And then superimposed with the base sequence to predict the whole sequence. An example shows that the VHSSA model and the VSSA model based on the similarity of longitudinal sequence are aligned with the base sequence and the whole sequence of the measured sequence respectively. The prediction effect of the VHSSA model is better than that of the VSSA model, and the error can meet the practical requirements.
【作者单位】： 上海理工大学光电信息与计算机工程学院;上海理工大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51008196) 上海市重点学科项目(S30504)
【分类号】：U491.112

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2318206