【摘 要】
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在智能交通系统的诱导、控制和管理中,实时准确的短时交通流量预测具有重要意义。为提高预测精度,充分分析交通流特性和外部空间关联对预测结果的影响,提出一种短时交通流预
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,南京理工大学电子工程与光电技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项基金项目(2016YFE0108000);江苏省重点研发计划基金项目(BE2017163);江苏省普通高校研究生实践创新计划基金项目(SJCX17_0108)
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在智能交通系统的诱导、控制和管理中,实时准确的短时交通流量预测具有重要意义。为提高预测精度,充分分析交通流特性和外部空间关联对预测结果的影响,提出一种短时交通流预测模型——SARIMA-RF模型。利用SARIMA模型良好的线性拟合能力,提取交通流数据中的周期性特征;利用随机森林模型较强的泛化能力,分析交通流的时空相关性,得出预测结果。实验结果表明,该组合模型与单一模型相比具有更高的预测精度,是一种有效的预测方法。
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