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基于结构性时序分解的节假日高速公路收费站出入口流量预测模型
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作者 韩兵 范伟慧 +1 位作者 崔梓硕 安成川 《无线互联科技》 2026年第3期47-54,共8页
针对节假日高速公路收费站出入口流量突发性强、非平稳性显著且样本相对稀缺的问题,文章在收费站日尺度出入口流量层面,引入可加结构时间序列与节假日效应分解思想,构建了“趋势—季节—节假日/事件”乘性可加预测模型。模型采用分段线... 针对节假日高速公路收费站出入口流量突发性强、非平稳性显著且样本相对稀缺的问题,文章在收费站日尺度出入口流量层面,引入可加结构时间序列与节假日效应分解思想,构建了“趋势—季节—节假日/事件”乘性可加预测模型。模型采用分段线性函数刻画长期趋势,基于傅里叶级数统一表征周内与年内季节性,并通过“节前—节中—节后”分段窗口函数量化不同类型节假日及特殊事件对流量的相对放大效应,实现了对节假日结构性出行需求的预测。文章以江苏省跨省界收费站(Provincial Boundary,PB)和省内收费站出入口(Toll Gate,TG)为案例,选取近2年清明节前后1个月的进出站交通量进行建模,对2025年清明假期出入口及总流量开展预测。文章模型能够较好地再现“日常缓慢增长+节假日集中放大”的叠加特征,准确刻画节前爬坡、节中高峰与节后回落过程。相较平均时间序列(Average Time Series,AVT)模型和人工神经网络模型(Artificial Neural Network,ANN),在均方根差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)指标上整体提升约30%~70%与40%~60%。该方法兼具参数可解释性与工程可实施性,可为节假日条件下高速公路路网精细化管控提供有效支撑。 展开更多
关键词 高速公路收费站 出入口流量预测 节假日交通流 可加时间序列模型 节假日效应分解
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