【摘 要】
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针对差分自回归移动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型在获得时间序列非线性特性中的局限,基于线性递归的ARIMA模型和非线性递归的广义自回归条件
【机 构】
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北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(71621001);中央高校基本科研业务费专项资金(2017YJS103)~~
论文部分内容阅读
针对差分自回归移动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型在获得时间序列非线性特性中的局限,基于线性递归的ARIMA模型和非线性递归的广义自回归条件异方差一均值(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity in Mean,GARCHM)模型,提出一种组合模型ARIMA-GARCH-M进行短时交通流预测,并利用城市快速路交通流数据进行模型预测精度的检验.结果表明:ARIMA-GARCH-M模型考虑了异方差性这一非线性特性,相比于ARIMA-SVR模型和ARIMA-GARCH模型的预测结果,本文构建模型具有较好的预测效果,能够有效提高预测精度至90.39%.
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