跨海大桥交通事件特征分析与预测方法

本文基于某跨海大桥交通事件及流量数据,分析了跨海大桥流量和交通事件时间特征,选用SARIMA模型在时间序列上开展了线性拟合,考虑流量和车型比例对事件数的影响,结合SVM模型对时间序列开展了非线性逼近,采用基于季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型和支持向量机(SVM)模型,运用最优加权法确定组合模型的权重系数,建立了基于SARIMA模型和SVM模型两种单一预测方法的最优加权组合预测模型,对跨海大桥交通事件数做出趋势预测。结果表明:交通事件时间序列呈现出较为明显的趋势性、周期性和季节性规律,同时受流量及各车型比例的影响;最优加权组合模型综合利用了SARIMA模型、SVM模型的有效信息,均方根误差(RSME)降低到1.94,预测精度优于单一模型,可为跨海大桥交通安全预测与评价提供理论依据。