交通流的时间序列建模及预测

来源 :五邑大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：fatcatgao

【摘要】

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采用时间序列ARMA模型进行交通流量趋势预测，建模时利用现场测得的交通流非平稳时间序列进行差分变换及标准化处理，从而转化成标准正态平稳时间序列；模型参数估计采用极大似然估

【作者】

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徐今强刘智勇

【机构】

：

五邑大学信息学院

【出处】

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五邑大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2004年3期

【关键词】

：

交通流 ARMA模型交通量预测极大似然估计 traffic flow ARMA model traffic volume prediction MLE

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采用时间序列ARMA模型进行交通流量趋势预测，建模时利用现场测得的交通流非平稳时间序列进行差分变换及标准化处理，从而转化成标准正态平稳时间序列；模型参数估计采用极大似然估计法，并根据AIC准则为模型定阶；最后通过实测数据进行验证．结果表明该ARMA模型能够较好地拟合交通流时间序列并可获得较高的中短期预测精度，因而可用于动态交通信号控制．

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