周相似特性下交通流组合预测方法研究

摘要：

根据交通流量具有周相似的特性,构造了周相似序列.用霍特指数平滑法对周相似序列进行预测,用人工神经网络对残差部分进行预测.将指数平滑法与神经网络法相结合,以便发挥每种方法的优势,获得比单个方法更好的预测结果.实例分析表明,比单独使用ARIMA或单独使用神经网络方法,使用组合方法的预测误差最小,适合于实时的交通流预测.

关键词：短期交通流预测、霍特指数平滑法、人工神经网络、周相似、组合方法

所属期刊栏目：43

分类号：TP183;U491(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金50578064;广东省自然科学基金06025219

在线出版日期：2008-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：193-195