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摘要
为提升城市车流量预测结果的准确性，基于某条道路的车流量数据，引入车流量的周期性特征，建立考虑周期性的差分自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA)模型。将该模型与不考虑周期性的ARIMA模型相对比，结果发现：不考虑周期性的ARIMA模型的拟合效果较差，模型中忽略了道路车流量可能存在的周期性规律；考虑周期性的ARIMA模型的拟合优度相比原模型有很大提升，能达到0.573,且预测的4 d车流量变化趋势与实际车流量较为吻合。由此可知，在建模时引入车流量的周期性特征，能提升车流量预测结果的准确性，从而为交通管理提供更可靠的数据。
- 出版日期2022
- 单位中远海运科技股份有限公司
