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基于IOWA算子的短时交通流预测方法研究
作者姓名:林德花
作者单位:北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室
基金项目:国家重点基础研究发展计划资助课题(编号2012CB725403)
摘    要:本文首次将诱导有序加权平均(IOWA)算子应用到短时交通流预测中,建立了以整体预测误差平方和最小为目标的组合预测模型。在分析短时交通流预测模型的基础上,本文选取了指数平滑法、季节自回归求和移动平均模型(SARIMA)、BP神经网络模型对短时交通流进行预测,再用IOWA算子将这三种模型进行组合预测。最后进行实例验证,通过MAE、MSE和MAPE三项指标比较分析四种模型的预测效果。结果证明,IOWA算子组合预测模型明显优于其他的预测模型,有效地提高了短时交通流的预测精度。

关 键 词:短时交通流预测 IOWA 指数平滑法 SARIMA BP神经网络
收稿时间:2013-05-07
修稿时间:2013-05-07
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