【摘 要】
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研究高速路交通流量预测建模问题,交通流量数据不仅具有周期性还具有波动性。由于交通流量存在随机性,传统模型只反映了交通流量一部分信息,预测准确度较低。为了提高高速路
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研究高速路交通流量预测建模问题,交通流量数据不仅具有周期性还具有波动性。由于交通流量存在随机性,传统模型只反映了交通流量一部分信息,预测准确度较低。为了提高高速路交通流量预测精度,结合交通流量数据特性,提出了一种新的混合预测方法。采用EEMD分解非周期分量,使其信息最大化,对分解出的分量进行GARCH效应检验。根据检验结果建立了混合预测模型。针对成都市某高速路的实测交通流量数据,采用混合预测模型与EEMD-ARMA模型、神经网络模型进行对比实验。实验结果表明,高速路交通流量的非周期分量存在明显的GARCH效应,相比于传统模型,混合模型的预测平均误差和均方误差小,预测精度高且稳定。
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