【摘 要】
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为了提高高速道路交通流量预测的准确性,针对交通流量数据具有周期性和随机波动性双重特性,提出基于小波分析的分数阶灰色和ARMA组合预测模型.首先根据交通流量数据的周期性
【机 构】
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成都理工大学信息科学与技术学院,四川大学电气信息学院
【基金项目】
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四川省交通科技项目(2013c7-1)
论文部分内容阅读
为了提高高速道路交通流量预测的准确性,针对交通流量数据具有周期性和随机波动性双重特性,提出基于小波分析的分数阶灰色和ARMA组合预测模型.首先根据交通流量数据的周期性特征,提取出周期分量,然后利用小波变换将提取周期分量后的剩余分量分解为高频部分和低频部分,高频部分采用分数阶灰色预测,低频部分采用ARMA预测,最后将剩余分量预测值和周期分量进行累加,得到最终的预测结果.仿真结果表明,组合模型可以提高短时交通流量预测的精度,对改善交通情况有着实际意义.
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