基于时空特性分析和数据融合的交通流预测

• 作者: 张勤 邱世崇 邹巍 陆百川 马庆禄
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 城市道路 短时交通流预测 数据融合 时间特性 空间特性
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 156-160,178
• 页数: 6页
• 分类号: U495
• 字数: 4689字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3852.2015.02.007

摘要

短时交通流预测是城市道路交通控制和交通诱导的关键技术之一，针对其考虑因素单一、预测精度不高的问题，提出了一种基于时空特性分析和数据融合的预测方法。首先，分析了交通流时间特性、时间相关性和基于时间序列数据的预测方法。其次，在对交通流空间特性、空间互相关性分析的基础上，提出了以相邻路段流量为自变量，采用多元逐步线性回归对目标路段流量估计预测的方法。最后，分析了交通流的时空关联特性，同时考虑到时间和空间因素，利用最小二乘动态加权融合算法将基于时间序列数据预测结果和空间回归估计预测结果进行融合输出最终结果。仿真结果表明，对比单一时间序列和空间回归估计预测方法，所提出的方法有效提高了短时交通流预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆百川	重庆交通大学交通运输学院	57	523	12.0	20.0
5	马庆禄	重庆交通大学交通运输学院	25	174	8.0	13.0
6	邹巍	重庆交通大学交通运输学院	4	68	3.0	4.0
7	张勤	重庆交通大学交通运输学院	7	72	4.0	7.0
8	邱世崇	重庆交通大学交通运输学院	3	68	3.0	3.0