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基于三制度SETAR模型的短期交通流预测
被引量:
3
1
作者
刘潭秋
孙湘海
钟翔
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期122-127,142,共7页
针对城市道路交通流预测仅考虑正常(或没有交通事故)交通条件下短期交通流的现状,采用三制度自我激励阈值自回归(SETAR)模型进行短期交通流预测,该模型适合研究多种交通状态下交通流的动态变化行为。通过实例验证,对比分析了三制度SETA...
针对城市道路交通流预测仅考虑正常(或没有交通事故)交通条件下短期交通流的现状,采用三制度自我激励阈值自回归(SETAR)模型进行短期交通流预测,该模型适合研究多种交通状态下交通流的动态变化行为。通过实例验证,对比分析了三制度SETAR模型和自回归求和移动平均(ARIMA)模型对城市道路5 min交通流的预测,其中后者被用作比较基准模型。研究结果表明,这个模型不仅能够合理地解释交通流的变化行为,而且比ARIMA模型在向前1步样本外预测交通流变化幅度和变化方向上均有更好的预测表现。
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关键词
交通工程
短期交通流预测
三制度SETAR模型
非典型交通条件
原文传递
题名
基于三制度SETAR模型的短期交通流预测
被引量:
3
1
作者
刘潭秋
孙湘海
钟翔
机构
长沙理工大学经济与管理学院
长沙理工大学交通运输工程学院
湖南大学力学与航空航天学院
出处
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期122-127,142,共7页
基金
湖南省自然科学基金资助项目(08JJ3118)
文摘
针对城市道路交通流预测仅考虑正常(或没有交通事故)交通条件下短期交通流的现状,采用三制度自我激励阈值自回归(SETAR)模型进行短期交通流预测,该模型适合研究多种交通状态下交通流的动态变化行为。通过实例验证,对比分析了三制度SETAR模型和自回归求和移动平均(ARIMA)模型对城市道路5 min交通流的预测,其中后者被用作比较基准模型。研究结果表明,这个模型不仅能够合理地解释交通流的变化行为,而且比ARIMA模型在向前1步样本外预测交通流变化幅度和变化方向上均有更好的预测表现。
关键词
交通工程
短期交通流预测
三制度SETAR模型
非典型交通条件
Keywords
traffic
engineering
short-term
traffic
flow
forecasting
three-regime
SETAR
model
atypical
traffic
condition
分类号
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于三制度SETAR模型的短期交通流预测
刘潭秋
孙湘海
钟翔
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2010
3
原文传递
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