基于季节性灰色Fourier模型的短时交通流预测

• 作者: 刘恒孜 沈琴琴 王玥 黄悦
• 来源期刊: 南通大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 短时交通流 季节性GM (1, 1) 模型 复化Simpson公式 Fourier级数
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 交通运输工程
• 页码范围: 30-35
• 页数: 6页
• 分类号: U491.1+12
• 字数: 3527字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2340.2018.04.005

摘要

针对短时交通流数据的周期性、非线性和随机性的特点, 提出一种基于复化Simpson公式的季节性灰色Fourier模型.在季节性GM (1, 1) 模型的基础上, 首先利用复化Simpson公式对背景值进行优化, 然后用Fourier级数方法修正预测结果.将新模型应用于加拿大Whitemud Drive高速公路的交通流预测, 数值计算结果表明:新模型的预测平均绝对值百分比误差为1.54％、拟合度为0.996 0, 均优于传统的GM (1, 1) 模型、季节性GM (1, 1) 模型和Fourier优化的季节性GM (1, 1) 模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王玥	南通大学交通学院	9	18	3.0	4.0
2	沈琴琴	南通大学交通学院	5	1	1.0	1.0
6	黄悦	南通大学交通学院	2	0	0.0	0.0
7	刘恒孜	南通大学交通学院	2	0	0.0	0.0