【摘 要】
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以城市道路短期交通特征为基础,提出在使用季节自回归求和移动平均(SARIMA)模型进行预测时还应该考虑交通流日周期性特征,以提高模型的预测能力。预测研究不仅考虑了模型的样
【机 构】
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长沙理工大学交通运输学院,中南大学数学博士后流动站
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以城市道路短期交通特征为基础,提出在使用季节自回归求和移动平均(SARIMA)模型进行预测时还应该考虑交通流日周期性特征,以提高模型的预测能力。预测研究不仅考虑了模型的样本内预测而且考虑了样本外预测,并通过两个预测误差统计量,即预测误差绝对值均值和预测误差百分比绝对值均值,来对模型预测表现进行衡量与比较。研究结果显示,虽然只考虑城市道路短期交通流数据中周周期性的SARIMA模型预测能力比只考虑日周期性特征的SARIMA模型好,但是却比既考虑交通流数据中周周期性又考虑数据中的日周期性的SARIMA模型表现差。
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