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基于Log-ARIMA的道路运行车速预测模型
1
作者
向红艳
徐韬
何素贞
《重庆师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期121-125,共5页
道路运行车速预测是交通预测的难点,运行车速随交通条件的变化而变化,为提高道路运行车速预测精度,构建了自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型,并结合实例对重庆市江北区红黄路早高峰小客车平均运行车速进行了预测。结果表明:相较于传统...
道路运行车速预测是交通预测的难点,运行车速随交通条件的变化而变化,为提高道路运行车速预测精度,构建了自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型,并结合实例对重庆市江北区红黄路早高峰小客车平均运行车速进行了预测。结果表明:相较于传统的线性回归、多项式拟合、指数拟合和模糊线性回归预测模型,ARIMA预测模型的平均绝对误差分别下降了19.1%,50%,6.5%和3.7%;另外,将原始序列取自然对数后再建立ARIMA的Log-ARIMA模型可进一步提高预测精度,预测绝对误差为5.21,与普通ARIMA模型比较,平均相对误差下降了29.9%。
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关键词
ARIMA
道路运行车速
预测
效果比较
原文传递
题名
基于Log-ARIMA的道路运行车速预测模型
1
作者
向红艳
徐韬
何素贞
机构
重庆交通大学交通运输学院
出处
《重庆师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期121-125,共5页
文摘
道路运行车速预测是交通预测的难点,运行车速随交通条件的变化而变化,为提高道路运行车速预测精度,构建了自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型,并结合实例对重庆市江北区红黄路早高峰小客车平均运行车速进行了预测。结果表明:相较于传统的线性回归、多项式拟合、指数拟合和模糊线性回归预测模型,ARIMA预测模型的平均绝对误差分别下降了19.1%,50%,6.5%和3.7%;另外,将原始序列取自然对数后再建立ARIMA的Log-ARIMA模型可进一步提高预测精度,预测绝对误差为5.21,与普通ARIMA模型比较,平均相对误差下降了29.9%。
关键词
ARIMA
道路运行车速
预测
效果比较
Keywords
ARIMA
road operating speed
prediction
performance comparison
分类号
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Log-ARIMA的道路运行车速预测模型
向红艳
徐韬
何素贞
《重庆师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016
0
原文传递
已选择
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