摘要
文章提出了一种新的改进初值的灰色Verhulst-Markov预测模型,并应用到城市道路短时交通流预测中。在新的预测模型中,首先利用倒数变换和最小二乘法给出了灰色Verhulst模型新的初值计算方法,然后利用Markov链对预测的残差进行了修正。来自OpenITS的实际短时交通流算例验证了新预测模型的有效性。
This paper proposes a new grey Verhulst-Markov prediction model with improved initial value and applies it to the short-term traffic flow prediction of urban roads. In the new prediction model, the paper uses the reciprocal transformation and the least square method to obtain a new initial value calculation method for the grey Verhulst model, and then uses the Markov chain to improve the predicted residual. Finally, the paper employs the actual short-term traffic flow experiment from OpenITS to verify the effectiveness of the newly proposed prediction model.
作者
沈琴琴
王玥
黄悦
刘恒孜
Shen Qinqin;Wang Yue;Huang Yue;Liu Hengzi(School of Transportation,Nantong University,Nantong Jiangsu 226019,China;School of Rail Transit,Soochow University,Suzhou Jiangsu 215000,China)
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第7期30-33,共4页
Statistics & Decision
基金
国家自然科学基金资助项目(61771265)
国家级大学生创新训练计划项目(201710304038Z)
江苏省现代教育技术研究课题(2017-R-54054)
江苏省高校自然科学基金面上项目(18KJB580012)。
