【摘 要】
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指数平滑法是车联网中交通流预测较为常见的方法之一,其准确性主要取决于平滑系数。由于传统指数平滑法系数是静态的原因,其已经不能满足交通流预测的精度要求。为了进一步提
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学网络基因工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61302100;61471203);教育部博士点基金资助项目(20133223120002)
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指数平滑法是车联网中交通流预测较为常见的方法之一,其准确性主要取决于平滑系数。由于传统指数平滑法系数是静态的原因,其已经不能满足交通流预测的精度要求。为了进一步提高预测精度,对传统指数平滑法进行了分析,其平滑系数相对静态,不能实时进行修正,导致其不能很好地反映数据变化的实时趋势。通过利用三次指数平滑法对交通流预测模型进行优化,利用等距法寻找每次预测时的最优平滑系数对数据趋势进行估计,保证了每次预测时的平滑系数最优,提高了预测精度。基于交通流预测的不同应用环境,利用南京某路段实际的交通流数据进行仿真,得到的
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