【摘 要】
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实时准确的短时交通流量预测是城市交通控制与诱导的基础,也是智能交通系统的重要功能之一。本文分析了造成基于线性最小方差预报原理的Astrom算法在多步预测过程中误差逐步
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江 212013
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实时准确的短时交通流量预测是城市交通控制与诱导的基础,也是智能交通系统的重要功能之一。本文分析了造成基于线性最小方差预报原理的Astrom算法在多步预测过程中误差逐步增大的原因,并在该算法基础上增加误差动态修正因子,提出一种改进的短时交通流量预测算法。针对大量实测数据进行仿真实验,并引入多个统计量进行误差分析。结果表明:改进算法在应用于时变性强的短时交通流量预测时相对于Astrom算法具有更好的预测性能。
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