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交通流的季节ARIMA模型与预报 被引量:17

Modeling and Prediction of Freeway Traffic Flow Using Seasonal ARIMA Models
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摘要 使用季节ARIMA模型对交通流进行建模及预报为高速公路交通状况分析、道路设施建设、公路效益评价及控制策略设计等提供了一种可靠的方法和途径.介绍了具有周期的季节ARIMA模型的一般表达方式,并提供了使用这一模型进行建模和预报的一般过程.最后以某高速公路的实测数据为例,进行实证分析,得到了72步的长期预报结果,其相对误差为0. Traffic flow is one of the parameters that affect the studies on analysis of traffic status, traffic facility construction and control structure of freeway. It has obvious seasonal characteristic, therefore seasonal ARIMA models can be a reliable approach to the prediction of traffic flow. A general expression of seasonal ARIMA models with one periodicity is given, and procedures to model and predict traffic flow using seasonal ARIMA models are provided. Feasibility-study experiments show that seasonal ARIMA models can be used to model and predict actual freeway traffic flow. The result of 72-step long-term forecast is obtained and the maximum relative error is 0.13.
出处 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期838-841,共4页 Journal of Tianjin University:Science and Technology
基金 国家自然科学基金资助项目(重大90104015)南开大学天津大学刘徽应用数学中心资助项目(T08)安徽皖通高速公路有限公司 资助项目(G202590)
关键词 交通流 季节ARIMA模型 预报 traffic flow seasonal ARIMA models prediction
  • 相关文献

参考文献8

二级参考文献3

  • 1杨兆升,中国公路学报,1995年,8卷,4期
  • 2王伟,人工神经网络原理.入门与应用,1995年
  • 3陆大(纟金).随机过程及其应用[M]清华大学出版社,1986.

共引文献62

同被引文献102

引证文献17

二级引证文献167

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