短时交通流组合预测模型研究

作者：孙立光; 李瑞敏; 董屾; 陆化普

来源：武汉理工大学学报(交通科学与工程版), 2010, (05): 874-876+881.

• 组合预测模型
• 邻域回归
• 递归回归方法
• 离散傅立叶变换 combined forecast model
• neighborhood regression
• recursive regression method
• discrete fourier transform

短时交通流预测是目前智能交通领域的研究热点,文中从实际应用的角度出发,提出了用于流量和速度预测的组合预测模型.该模型包含傅里叶历史估计模型、自回归模型和邻域回归模型三个子模型.详细介绍了组合预测模型的预测机理、模型细节以及用以实现模型实时更新的迭代回归算法.该模型被实际应用到北京市道路预测预报系统中,实际预测误差不超过15%.

• 出版日期2010
• 单位清华大学