基于RVM和ARIMA的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、隨著城市現(xiàn)代化進(jìn)程不斷推進(jìn)和機(jī)動(dòng)車(chē)保有量不斷增長(zhǎng)，城市交通擁堵問(wèn)題日趨嚴(yán)重，很大程度上增加居民出行成本和時(shí)間，成為亟需解決的社會(huì)問(wèn)題。實(shí)現(xiàn)城市智能化交通管理與控制被視為緩解城市交通擁擠、減少機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放、降低交通事故率等問(wèn)題的有效方法之一。短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)是智能交通管理與控制的核心內(nèi)容，也是交通信息服務(wù)重要基礎(chǔ)，可作為交通決策的關(guān)鍵依據(jù)，同時(shí)可也為交通出行提供有效地路徑選擇信息。因此開(kāi)展短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)方法研究是準(zhǔn)確把握交通參數(shù)態(tài)勢(shì)變

2、化的基礎(chǔ)性工作。
　　為降低短時(shí)交通流量隨機(jī)波動(dòng)性對(duì)預(yù)測(cè)精度影響，進(jìn)一步改善短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)效果，本文首先在明確短時(shí)交通流量定義的基礎(chǔ)上，分析短時(shí)交通流量在不同時(shí)間尺度合并方法，結(jié)合不同時(shí)間尺度下短時(shí)交通流量時(shí)空?qǐng)D，對(duì)短時(shí)交通流量時(shí)間序列具備的長(zhǎng)期趨勢(shì)性、短期現(xiàn)勢(shì)性、隨機(jī)波動(dòng)性等特性進(jìn)行剖析；然后，提出一種基于RVM的可有效降低短時(shí)交通流量隨機(jī)波動(dòng)性降噪方法，詳細(xì)設(shè)計(jì)該降噪方法步驟和工作流程，并對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行選取，通過(guò)仿真驗(yàn)證該降

3、噪方法有效性；其次，在分析短時(shí)交通流量時(shí)間序列平穩(wěn)性基礎(chǔ)上，提出一種基于RVM和ARIMA的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)方法，詳細(xì)設(shè)計(jì)該預(yù)測(cè)方法實(shí)現(xiàn)流程，并引入平均絕對(duì)相對(duì)誤差（MAPE）作為該預(yù)測(cè)方法誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)；最后，以某城市道路視頻識(shí)別數(shù)據(jù)為實(shí)例，驗(yàn)證本文構(gòu)建短時(shí)交通流量降噪方法和預(yù)測(cè)方法的有效性。
　　本文研究結(jié)果表明：在不同公用時(shí)間尺度（5min、10min、15min）下，本文提出基于RVM的短時(shí)交通流量降噪方法有效地降低短時(shí)交通