论文摘要
在智能交通系统的诱导、控制和管理中,实时准确的短时交通流量预测具有重要意义。为提高预测精度,充分分析交通流特性和外部空间关联对预测结果的影响,提出一种短时交通流预测模型——SARIMA-RF模型。利用SARIMA模型良好的线性拟合能力,提取交通流数据中的周期性特征;利用随机森林模型较强的泛化能力,分析交通流的时空相关性,得出预测结果。实验结果表明,该组合模型与单一模型相比具有更高的预测精度,是一种有效的预测方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 熊亭,戚湧,张伟斌,李千目
关键词: 交通流量预测,时空相关性,随机森林,模型,组合预测模型
来源: 计算机工程与设计 2019年02期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 南京理工大学计算机科学与工程学院,南京理工大学电子工程与光电技术学院
基金: 国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项基金项目(2016YFE0108000),江苏省重点研发计划基金项目(BE2017163),江苏省普通高校研究生实践创新计划基金项目(SJCX17_0108)
分类号: U491.14
DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2019.02.036
页码: 501-507
总页数: 7
文件大小: 360K
下载量: 610
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