城市快速路区间旅行时间短期预测算法

• 作者: 姚恩建 张永生
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 浮动车 旅行时间预测 时间序列 人工神经网络 组合模型
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 1133-1137
• 页数: 5页
• 分类号: U491
• 字数: 4569字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2013.06.001

摘要

在分析浮动车数据的时间相关性的基础上,研究城市快速路的区间旅行时间短期预测算法.采用统计方法和K-NN分类法相结合的方法对缺失数据进行填充,并利用小波变换对每天的数据进行消噪处理.在分别利用时间序列模型和人工神经网络模型对城市快速路区间旅行时间进行短期预测的基础上,通过模型组合获得预测值.结合北京市区二环的一段快速路区间旅行时间的历史数据和实时数据,对提出的快速路区间旅行时间短期预测算法进行了评价.结果显示,该算法的预测结果的平均绝对误差百分比控制在10.43％以内,具有良好的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永生	北京交通大学交通运输学院	12	158	6.0	12.0
2	姚恩建	北京交通大学交通运输学院	41	306	10.0	16.0