【摘 要】
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交通流量预测对于高速公路管理进行决策至关重要,但是由于短时交通流量有较强的突发性、时变性和非线性,传统的预测方法预测精度低,适应能力差。为了提高短时交通流量预测精
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交通流量预测对于高速公路管理进行决策至关重要,但是由于短时交通流量有较强的突发性、时变性和非线性,传统的预测方法预测精度低,适应能力差。为了提高短时交通流量预测精度,提出一种基于经验模态分解(EMD)和维纳滤波预处理的时间序列预测方法。采用EMD将交通流量数据分解成多个本征模态分量,信号主导模态利用自回归滑动平均(ARMA)模型进行预测,而噪声主导模态采用维纳滤波进行去噪处理后再建立模型预测,最后将各部分预测结果线性组合得到最终预测结果。利用上述方法对四川成都的交通流量数据进行预测,结果表明选用的方法比传统单一预测模型有更高的预测精度。
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