交通流短时预测方法技术

本发明专利技术公开了一种交通流短时预测方法，包括如下步骤：在选定的路段上设置检测器，按照预设的时间周期采集交通流数据；预处理获得的交通流数据，判断车流量和速度是否处于预期范围；建立交通流短时预测模型；检验上述模型是否符合平稳性要求，如果不符合，在进行差分处理，直到其符合平稳性要求；对符合平稳性要求的模型进行参数估计；采用上述模型预测交通流，并评价采用相关评价指标对其进行评价。通过线性ARIMA模型和非线性EGARCH-M模型的结合，本发明专利技术能够更好地追踪交通流的数据特征，控制异常数据带来的不利影响，具有更高的预测精度和可靠性，在各项评价指标方面优于现有方法。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种，包括如下步骤：在选定的路段上设置检测器，按照预设的时间周期采集交通流数据；预处理获得的交通流数据，判断车流量和速度是否处于预期范围；建立交通流短时预测模型；检验上述模型是否符合平稳性要求，如果不符合，在进行差分处理，直到其符合平稳性要求；对符合平稳性要求的模型进行参数估计；采用上述模型预测交通流，并评价采用相关评价指标对其进行评价。通过线性ARIMA模型和非线性EGARCH-M模型的结合，本专利技术能够更好地追踪交通流的数据特征，控制异常数据带来的不利影响，具有更高的预测精度和可靠性，在各项评价指标方面优于现有方法。【专利说明】
本专利技术属于智能交通系统领域，尤其是一种基于混合模型的。
技术介绍
城镇化的快速发展和机动车保有量的迅速增长引发交通需求的快速增长，交通供需之间的矛盾日益激化，道路交通拥堵、环境污染和交通事故频发。智能交通系统(ITS)作为一种高效、实时、准确的解决途径，得到了越来越多的关注。在ITS的各组成要素中，交通流状态的分析和预测作为重要的基础理论，显得尤为重要。交通流预测是指基于获取的道路交通流状态数据的时间序列预测未来本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种交通流短时预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、在选定的路段上设置检测器，按照预设的时间周期采集交通流数据；S2、预处理获得的交通流数据，判断车流量和速度是否处于预期范围；S3、建立交通流短时预测模型；S31、建立ARIMA模型：其中，Xt为时间序列；Xt‑i表示相邻为i的时间序列；p和q分别为AR和MA项；和θj是未知系数；εt‑j为t‑j时的随机误差；i＝1,2,…,p，j＝0,1,…,q；S32：建立ARIMA‑EGARCH‑M复合模型：▽Xt＝Xt‑Xt‑1,at＝σtεtln(σt2)=α0+Σi=2μαi[|at-i&s...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：叶智锐，王超，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32