吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (03): 645-649.

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多模态的交通流量预测模型

董宏辉,孙晓亮,贾利民,秦勇   

  1. 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室|北京 100044
  • 收稿日期:2010-03-23 出版日期:2011-05-01 发布日期:2011-05-01
  • 通讯作者: 董宏辉(1978-),男,博士,讲师.研究方向:交通信息工程及控制. E-mail:E-mail:hhdong@bjtu.edu.cn
  • 作者简介:董宏辉(1978-),男,博士,讲师.研究方向:交通信息工程及控制.E-mail:hhdong@bjtu.edu.cn
  • 基金资助:

    “863”国家高技术研究发展计划项目(2006AA11Z231);北京市科技计划重点项目(D07020601400707).

Multimode traffic volume prediction model

DONG Hong-hui,SUN Xiao-liang,JIA Li-min,QIN Yong   

  1. State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China
  • Received:2010-03-23 Online:2011-05-01 Published:2011-05-01

摘要:

针对交通状态的多模态性,提出了多模态的交通流量预测方法。引用道路服务水平将交通状态分为6级(类)模态,并研究了不同模态与流量之间的对应关系。多模态的交通流量预测模型根据历史数据判断交通模态的改变情况,在整合自回归移动平均模型(ARIMA)预测的基础上,利用模态修正函数动态调整ARIMA预测中产生的时滞误差。以实际交通流数据为样本进行的实验分析结果表明,多模态的交通流量预测模型在单步、多步长预测中比ARIMA模型有更高的预测精度。

关键词: 交通工程, 交通流预测, 交通状态, 多模态模型

Abstract:

A multimode traffic volume prediction model was proposed in the light of the multimode behavior of the traffic state. The traffic state was divided into 6 modes according to the level of service, and the relation between the traffic volume and the mode was studied. The proposed model estimates the variation of the traffic mode based on the historical data. On the basis of the ARIMA prediction model, the time-delay error in the ARIMA prediction was adjusted dynamically using a dynamic correction function.The experiments and analyses using the actual traffic flow data as a sample showed that the multimode traffic volume prediction model provides a better performance than the ARIMA model in single-step and multi-step predictions.

Key words: traffic engineering, traffic volume prediction, traffic state, multimode model

中图分类号: 

  • U491
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