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题名基于时间序列模型的短时交通流预测方法
被引量：1
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作者
周原
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机构
闽江师范高等专科学校数字信息工程学院
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出处
《宁夏师范大学学报》
2025年第1期73-80,共8页
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基金
福建省教育厅中青年教师教育科研项目(科技类)(JAT220663、JAT210824).
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文摘
为给应急交通指挥方案的制定提供可靠的参考数据,提出一个基于时间序列模型的短时交通流预测方法.首先将环形线圈感应器埋设在道路之下,采集过往车辆的交通流数据,并实施错误数据处理和缺失数据填补处理.然后利用k-means算法实现交通流数据聚类,计算分割阈值,完成交通流数据离散化.最后用时间序列模型中的移动平均法构建预测模型,实现短时交通流预测.结果表明,该方法降低了预测误差,预测值与实测值更为接近,因此准确性更高.
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关键词
时间序列模型
交通流数据采集
预处理
离散化
移动平均法
交通流预测
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Keywords
Time series model
Traffic flow data collection
Pretreatment
Discretization
Moving average method
Traffic flow prediction
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分类号
TP36.14
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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