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基于小波分析和ARIMA模型的交通流预测方法
被引量：
32
1
作者
窦慧丽
刘好德
+1 位作者
吴志周
杨晓光
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期486-489,494,共5页
针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;采用综合自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型对交通流进行预测;并对实测交通数...
针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;采用综合自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型对交通流进行预测;并对实测交通数据进行验证分析.结果表明,该方法具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测.
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关键词
交通流预测
小波分析
消噪
综合自回归移动平
均模型
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职称材料
题名
基于小波分析和ARIMA模型的交通流预测方法
被引量：
32
1
作者
窦慧丽
刘好德
吴志周
杨晓光
机构
同济大学交通运输工程学院
浙江林学院理学院
同济大学测量与国土信息工程系
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期486-489,494,共5页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(70631002)
文摘
针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;采用综合自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型对交通流进行预测;并对实测交通数据进行验证分析.结果表明,该方法具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测.
关键词
交通流预测
小波分析
消噪
综合自回归移动平
均模型
Keywords
traffic flow prediction
wavelet analysis
denoise
autoregressive integrated moving average model
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
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被引量
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1
基于小波分析和ARIMA模型的交通流预测方法
窦慧丽
刘好德
吴志周
杨晓光
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
32
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