基于ARIMA的短时交通量预测模型

摘要：

为了对交通控制与诱导系统提供更可靠的数据,有必要对实时、动态的数据进行短时交通量在线预测.本文对短时交通量预测的ARIMA建模方法进行了介绍,用2008年10月7日以3min为单元的短时交通量数据作为训练数据,将其平稳化处理并标定模型为ARIMA(5,1,6),采用最大似然估计法估计模型的参数,残差白噪声检验验证其有效性,用静态预测法对8～10日三天的数据进行实时动态预测,结果表明ARIMA模型在短时交通量预测方面可移植性较强,可以在历史数据较少的情况下准确的捕捉其内在规律,并对大量数据进行静态预测,可以在线、实时、动态预测下一时刻的数据,给交通管理系统提供更可靠的实时数据.

关键词：短时交通量、ARIMA、静态预测、实时预测

所属期刊栏目：10

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金;大学生创新项目;大学生创新项目

在线出版日期：2021-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：273-278