基于Kalman和ARIMA组合模型的路段行程时间预测

• 作者: 吕芳 王秀玲 田甜
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 卡尔曼滤波 时间序列分析 组合模型 行程时间预测
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 148-150,155
• 页数: 4页
• 分类号: TN713|U495
• 字数: 2532字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2016.03.037

摘要

考虑到目前单一路段行程时间预测方法性能不稳定的情况,提出卡尔曼滤波预测(Kalman)和时间序列分析(ARIMA)组合模型进行路段行程时间的预测.利用Kalman模型良好的实时性和ARIMA强大的线性拟合能力,以两种模型分别对同一路段行程时间进行独立的预测,再将这两子模型所得预测结果进行动态加权,以最优模式组合模型以达到最佳预测目的.研究表明,组合模型吸取了两模型的各自优点,其预测准确性高于各独立预测模型,是预测路段行程时间的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王秀玲	内蒙古工业大学电子信息工程学院	29	69	5.0	7.0
2	吕芳	内蒙古工业大学电子信息工程学院	28	78	4.0	7.0
3	田甜	内蒙古工业大学电子信息工程学院	2	14	1.0	2.0