基于ARIMA模型的短时交通流量预测算法研究

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

所属期刊栏目：23

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家火炬计划项目2004EB33006;江苏省高校自然科学指导性计划项目05JKD520050

在线出版日期：2008-11-26（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：89-92