基于HALRTC理论的短时交通流预测算法

• 作者: 叶劲松 教欣萍 王江锋 董佳宽 陈磊 高志军 黄海涛
• 来源期刊: 山东科学
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通工程 短时交通流预测 高精度低秩张量 速度波动跟踪 时间序列 算法设计
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 交通运输
• 页码范围: 62-68
• 页数: 7页
• 分类号: U491
• 字数: 2439字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3976/j.issn.1002-4026.2019.06.009

摘要

针对目前短时交通流预测算法多考虑交通流的低维信息特征,导致无法满足预测精准度要求等问题,引入高精度低秩张量填充理论(HALRTC),构建基于周、天、时段等多时间维度的动态张量模型,设计了一种融合高维交通流特征的短时交通流预测算法,并以京港澳高速公路杜家坎路段交通流速度数据为例进行实证验证.研究结果显示,算法能够基于较少历史数据较快达到良好预测效果,可有效实现针对工作日与非工作日的交通流预测,平均绝对误差(MAE)平均值约为3.6％,并能及时跟踪交通流波动性.在缺失数据情况下,所提出算法预测精度随数据缺失比例增大而降低,但相较于3种经典预测算法可表现出更好的预测精度.