基于多维时间序列的ETC短时交通流量预测模型

发布时间：2017-08-01 02:13

  本文关键词：基于多维时间序列的ETC短时交通流量预测模型

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【摘要】：ETC短时交通流量预测是高速公路ETC管理的基础,准确的交通流量预测为交通枢纽管理方案设计与ETC车道的建设规划等提供指导.目前关于短时交通流量的研究很多,但多数是以数学表达式的形式进行模型表示,很难进行准确的趋势描述.本文基于多维时间序列的ETC短时交通流量预测模型,考虑了法定节假日、高速公路免费和天气等外界因素对ETC交通流量的影响,并结合某地尾号限行的特殊性,考虑"周几"因素,以某高速公路ETC车道交通流量数据为基础,进行预测.预测结果显示,该模型预测结果总体平均绝对相对误差为8.10%,表明该模型具有较强的实用性.
【作者单位】： 中国科学院大学大数据分析技术实验室;北京速通科技有限公司;
【关键词】： 智能交通 交通流量预测 多维时间序列模型 电子不停车收费 相似性度量
【基金】：国家自然科学基金(61072091)~~
【分类号】：U491.14;U495
【正文快照】： 0引言随着高速公路的快速发展,高速公路不停车电子收费(Electronic Toll Collection,ETC)系统作为智能交通系统的重要子系统之一,通过在高速公路收费站应用组合式联网电子收费技术,有效提高了高速公路收费站的通行能力,改善了因人工收费带来的排队拥堵现象,降低了能源的过多消

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本文编号：602088