【摘 要】
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针对短时交通流数据的周期性、非线性和随机性的特点,提出一种基于复化Simpson公式的季节性灰色Fourier模型.在季节性GM(1,1)模型的基础上,首先利用复化Simpson公式对背景值
【机 构】
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南通大学交通学院,苏州大学轨道交通学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61771265);江苏省现代教育技术研究课题(2017-R-54054);国家级大学生创新训练计划项目(201710304038Z);江苏省高校自然科学基金面上项目(18KJB580012)
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针对短时交通流数据的周期性、非线性和随机性的特点,提出一种基于复化Simpson公式的季节性灰色Fourier模型.在季节性GM(1,1)模型的基础上,首先利用复化Simpson公式对背景值进行优化,然后用Fourier级数方法修正预测结果.将新模型应用于加拿大Whitemud Drive高速公路的交通流预测,数值计算结果表明:新模型的预测平均绝对值百分比误差为1.54%、拟合度为0.9960,均优于传统的GM(1,1)模型、季节性GM(1,1)模型和Fourier优化的季节性GM(1,1)模型.
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