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本文将服务水平作为反映交通状态的效率指标，通过预测道路的服务水平反映道路的未来状态。文中提出了分模态的ARIMA交通状态预测方法，通过对交通流历史数据的分析，将道路的交通特征划分为十四种模态，运用ARIMA模型对不同模态下的训练集进行训练。
基于分模态的ARIMA城市快速路交通状态预测方法
【摘 要】
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本文将服务水平作为反映交通状态的效率指标，通过预测道路的服务水平反映道路的未来状态。文中提出了分模态的ARIMA交通状态预测方法，通过对交通流历史数据的分析，将道路的
【机 构】
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北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
【出 处】
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第十一届多国城市交通学术会议
【发表日期】
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2009年10期
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