基于ARIMA模型的短时交通流量预测算法研究
张利1
李星毅2
施化吉1
1.江苏大学,计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,2120132.江苏大学,计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,212013;北京交通大学,电子信息工程学院,北京,100044
摘要：针对造成基于线性最小方差预报原理的Astrom算法在多步预测过程中误差逐步增大的原因,通过增加误差动态修正因子,提出一种改进的短时交通流量预测算法.该算法基于ARIMA模型结构的时间序列分析方法,采用矩估计法进行参数初估计,用最小二乘法进行参数精估计,用BIC准则为模型定阶.对大量实测数据进行仿真实验,对多个统计量进行误差分析.结果表明,改进算法在应用于时变性强的短时交通流量预测时,相对于Astrom算法具有更好的预测性能.
关键词：时间序列预测短时交通流预测ARIMA模型动态修正因子
分类号：TP301(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家级火炬计划(2004EB33006)江苏省高校自然科学指导性计划项目(05JKD520050)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 89-92 )
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