改进的三次指数平滑法及其在车联网中的应用

摘要：

指数平滑法是车联网中交通流预测较为常见的方法之一，其准确性主要取决于平滑系数。由于传统指数平滑法系数是静态的原因，其已经不能满足交通流预测的精度要求。为了进一步提高预测精度，对传统指数平滑法进行了分析，其平滑系数相对静态，不能实时进行修正，导致其不能很好地反映数据变化的实时趋势。通过利用三次指数平滑法对交通流预测模型进行优化，利用等距法寻找每次预测时的最优平滑系数对数据趋势进行估计，保证了每次预测时的平滑系数最优，提高了预测精度。基于交通流预测的不同应用环境，利用南京某路段实际的交通流数据进行仿真，得到的仿真结果表明，提出的优化算法在预测交通流数据变化趋势方面有较高的精度。

关键词：车联网、指数平滑法、最优平滑系数、交通流预测

所属期刊栏目：26

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61302100,61471203;教育部博士点基金资助项目20133223120002

在线出版日期：2016-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：164-167