基于影响模型的短时交通流预测方法

短时交通流量预测分析交通流量的预测对于交通管理和规划至关重要。

在城市中，交通流量的准确预测可以帮助决策者优化交通信号控制系统、规划道路和公共交通线路，以及改善交通拥堵状况，提高出行效率。

短时交通流量预测涉及对未来较短时间范围内交通流量的估计，通常在小时或更短的时间段内。

本文将探讨短时交通流量预测的分析方法和应用。

短时交通流量预测的分析方法可以分为经验模型和机器学习模型两类。

经验模型基于专家经验和规则来建立预测模型，包括时间序列分析、回归分析和模糊推理等方法。

时间序列分析可以利用历史数据的周期性和趋势性来预测未来的交通流量。

回归分析可以根据交通流量与其他因素之间的关系来建立预测模型。

模糊推理可以模拟人类的推理过程来预测交通流量。

这些方法通常需要手动选择模型和参数，并且对数据的要求比较高。

机器学习模型基于数据来学习交通流量的特征和模式，并利用学习的结果来预测未来的交通流量。

常用的机器学习方法包括神经网络、支持向量机、决策树和随机森林等。

这些方法通常不需要手动选择模型和参数，可以自动学习数据的特征和模式。

机器学习模型的性能通常受数据质量、特征选择和模型调优等因素的影响。

短时交通流量预测的应用包括交通信号控制、交通调度和交通规划等。

交通信号控制可以根据预测的交通流量来优化交通信号的配时，以减少交通拥堵和等待时间。

交通调度可以根据预测的交通流量来调整公交车和出租车的行驶路线和时间，以提高服务质量和效率。

交通规划可以根据预测的交通流量来规划道路和公共交通线路，以满足未来的出行需求。

总之，短时交通流量预测是交通管理和规划中的重要任务。

通过收集和处理数据，应用经验模型和机器学习模型，可以对未来较短时间范围内的交通流量进行准确预测。

这些预测结果可以应用于交通信号控制、交通调度和交通规划等多个领域，以优化交通系统的性能和效率。

随着数据收集和分析技术的不断发展，短时交通流量预测的准确性和实用性将进一步提高。

81基于数学模型的城市短时交通流预测方法时文俊（郑州升达经贸管理学院基础部，河南郑州451191）摘要：在对城市交通流进行预测时，由于缺乏对交通流空间关联特性的分析，导致预测结果与实际的交通流数据存在较大偏差。

针对此，提出基于数学模型的城市短时交通流预测方法研究。

研究充分考虑了时序特性在交通流空间关联特性表现中基础价值，在数学模型中引入了多尺度图卷积算法，通过网络参数加权的方式实现对多层图卷积结构的设置，使得耦合数学模型能够满足交通流时序数据的处理需求，再根据速度、密集度与交通流量之间的关系，精准预测短时间内道路经过车辆数量。

在测试结果中，设计方法预测结果的MAE 的区间范围为7.0-11.0，RMSE 的区间范围为20.0-22.0，MAPE 的区间范围为0.90-0.70，偏差程度始终处于较低水平。

关键词：数学模型；短时交通流；空间关联特性；多尺度图卷积算法中图分类号：TP18文献标识码：A 文章编号：2096-9759（2023）07-0081-030引言汽车数量在近些年实现了迅速增加，这一变化虽然在极大程度上提高了交通效率，但是也带来了许多问题，最为常见的问题之一就是交通堵塞[1~3]。

针对此，对交通流量进行精准预测，并结合预测结果实施有效的管理调度措施是十分必要的[4]。

其中，文献[5]通过将SARIMA 与GA-Elman 进行组合，构建了预测模型，实现对短时交通流的预测分析。

该方法在一定程度上提高了预测结果的可靠性，但是对于预测时长的执行范围有限，当预测时长过短时，对应的预测结果难以达到实际应用需求。

文献[6]将两级分解和GRU-AT 网络应用到交通流预测模型的构建中，实现对短时交通流的预测。

该方法有效提高了预测结果的稳定性，但是在精度方面存在进一步优化的空间。

在上述基础上，本文提出基于数学模型的城市短时交通流预测方法研究，并以实际交通数据信息为基础，采用对比测试的方式分析验证了设计预测方法的可靠性。

短时交通流预测模型综述引言：随着城市化进程的加快和交通拥堵问题的日益严重，短时交通流预测成为了交通管理和规划的重要工具。

通过准确地预测交通流量，交通部门可以根据预测结果来制定合理的交通管理措施，提高交通效率，缓解交通拥堵，为居民提供更加便捷的出行环境。

本文将综述目前常用的短时交通流预测模型，以便读者对该领域有更全面的了解。

一、基于统计模型的短时交通流预测基于统计模型的短时交通流预测方法是最早应用的预测方法之一。

这种方法通过对历史交通数据进行统计分析，建立数学模型来预测未来的交通流量。

常用的统计模型包括回归模型、ARIMA模型等。

这些模型通过分析交通流量与时间、天气等因素的关系，来预测未来的交通流量。

尽管这类模型在一定程度上能够准确预测交通流量，但是由于模型的线性假设和对历史数据的依赖性，对于复杂的交通流量变化往往预测效果较差。

二、基于人工神经网络的短时交通流预测人工神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，可以通过学习和自适应来预测未来的交通流量。

这种方法的优势在于可以对非线性关系进行建模，并且对于历史数据的依赖性较低。

常用的人工神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络等。

这些模型通过对历史交通数据的学习和训练，来预测未来的交通流量。

然而，人工神经网络模型需要大量的训练数据，并且对网络结构和参数的选择较为敏感，往往需要较长的训练时间和计算资源。

三、基于机器学习的短时交通流预测机器学习是一种通过对大量数据进行学习和自适应来预测未来的交通流量的方法。

与传统的统计模型和人工神经网络相比，机器学习方法能够处理更复杂的非线性关系，并且对于历史数据的依赖性较低。

常用的机器学习方法包括支持向量机、决策树、随机森林等。

这些方法通过对历史交通数据的学习和训练，来预测未来的交通流量。

机器学习方法在短时交通流预测中取得了很好的效果，并且在实际应用中得到了广泛的应用。

四、基于深度学习的短时交通流预测深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，可以通过多层次的神经网络结构来提取和学习更高级别的特征。

短时交通流预测模型综述介绍短时交通流预测模型在交通管理和规划中起着关键作用。

它能够通过对历史交通数据的分析和建模，预测未来一段时间内的交通状况，为交通管理部门提供参考和决策依据。

本文将全面、详细、完整地探讨短时交通流预测模型的相关内容。

短时交通流预测的意义短时交通流预测对交通规划、交通管理和出行决策等方面都具有重要意义。

准确的交通流预测能够帮助交通管理部门合理调度交通资源，提高交通系统的出行效率和服务质量。

同时，它也能够为交通规划者提供科学依据，优化道路网络布局和交通设施的设置。

传统的短时交通流预测方法基于时间序列分析的方法1.移动平均法2.季节分解法3.自回归移动平均模型(ARIMA)基于回归分析的方法1.多元线性回归模型2.非线性回归模型基于人工神经网络的方法1.反向传播神经网络(BPNN)2.循环神经网络(RNN)3.支持向量机(SVM)基于机器学习和深度学习的短时交通流预测模型随机森林方法1.随机森林算法原理2.随机森林在交通流预测中的应用案例卷积神经网络方法1.卷积神经网络算法原理2.卷积神经网络在交通流预测中的应用案例长短时记忆网络方法1.长短时记忆网络算法原理2.长短时记忆网络在交通流预测中的应用案例现代短时交通流预测模型的优势和挑战优势1.准确性更高2.鲁棒性更好3.处理复杂数据更灵活挑战1.数据质量问题2.数据时空关联问题3.模型运行时间问题结论短时交通流预测模型在交通管理和规划中起着重要作用，对提高交通系统效率和优化交通资源分配具有重要意义。

传统的短时交通流预测方法主要基于时间序列分析和回归分析，而现代的方法则借助机器学习和深度学习技术提供更准确、灵活和鲁棒的预测模型。

尽管现代模型具有众多优势，但仍然面临数据质量、时空关联和运行时间等挑战。

未来的研究中，应该进一步提升模型的准确性和稳定性，解决现有模型的缺陷和挑战，为交通管理和规划提供更可靠的工具和方法。

《基于最小二乘支持向量机的短时交通流预测方法研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快和交通网络复杂性的提升，准确预测短时交通流量对于智能交通系统的建设和交通规划显得愈发重要。

准确的短时交通流预测能够提高交通运行效率、降低交通拥堵程度、改善城市居民出行体验，并有助于实现智能交通系统的智能化和自动化。

然而，由于交通流量的动态变化性、非线性和不确定性，传统的预测方法往往难以满足实际需求。

因此，本文提出了一种基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）的短时交通流预测方法。

二、最小二乘支持向量机理论最小二乘支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，它通过构建一个高维空间中的超平面来对数据进行分类或回归。

与传统的支持向量机相比，LSSVM在处理回归问题时具有更好的泛化能力和更高的预测精度。

此外，LSSVM还具有算法简单、计算量小等优点，适用于处理大规模数据集。

三、短时交通流预测模型的构建1. 数据预处理：首先，收集历史交通流量数据，并对数据进行清洗、去噪和标准化处理，以消除异常值和噪声对预测结果的影响。

2. 特征提取：从历史交通流量数据中提取出与短时交通流预测相关的特征，如时间、天气、节假日等。

3. 模型构建：利用LSSVM构建短时交通流预测模型。

具体地，将历史交通流量数据作为输入，将预测的目标值（如未来某一时刻的交通流量）作为输出，通过优化算法求解得到模型参数。

4. 模型训练与优化：利用训练数据集对模型进行训练，通过交叉验证等方法对模型进行优化，以提高模型的预测精度。

四、实验与分析1. 数据集与实验环境：本文采用某城市实际交通流量数据作为实验数据集，实验环境为高性能计算机。

2. 实验方法与步骤：将实验数据集分为训练集和测试集，利用训练集对模型进行训练和优化，利用测试集对模型进行测试和评估。

3. 结果与分析：通过对比LSSVM与其他传统预测方法的预测结果，发现LSSVM在短时交通流预测方面具有更高的预测精度和更强的泛化能力。

短时交通流预测的研究随着城市化进程的加速和交通工具的普及，城市交通流量不断增加，给城市交通管理带来了巨大挑战。

为了更好地提高城市交通的运行效率和减少交通拥堵，研究人员开始关注短时交通流预测的问题。

短时交通流预测是指对未来一段时间内交通流量的变化进行预测，通常是以分钟或小时为单位。

这种预测可以帮助交通管理部门做出合理的决策，包括交通信号灯的调整、交通疏导的安排以及交通资源的合理配置等。

同时，对于驾驶员来说，短时交通流预测也可以提供实时的交通信息，帮助他们选择最佳的出行路线，减少出行时间。

短时交通流预测的研究面临着许多挑战。

首先，交通流量受到许多影响因素的影响，包括天气、道路状况、节假日等。

因此，需要考虑这些因素，并将其纳入预测模型中。

其次，交通流量的变化具有一定的不确定性，因此需要建立合适的模型来捕捉这种不确定性。

最后，交通流量的预测需要具备高的准确性和实时性，以满足实际应用的需求。

为了解决这些问题，研究人员提出了各种各样的短时交通流预测方法。

其中，基于统计模型的方法是最常见的一种。

这种方法利用历史交通数据来建立预测模型，通过分析历史数据中的交通流量与影响因素的关系，来预测未来一段时间内的交通流量。

另外，基于机器学习的方法也被广泛应用于短时交通流预测中。

这种方法通过训练模型来学习交通数据的模式和规律，从而预测未来的交通流量。

除了以上方法，还有一些新兴的研究方向，如基于深度学习的方法和基于移动手机信号数据的方法。

这些方法利用大数据和人工智能的技术，可以更好地预测交通流量，并且具有较高的准确性和实时性。

总之，短时交通流预测的研究对于改善城市交通管理和提高出行效率具有重要意义。

随着技术的不断发展，我们相信短时交通流预测的准确性和实时性将会得到进一步提高，为城市交通运行带来更大的便利。

基于GRU-BP组合模型短时交通流预测问题研究基于GRU-BP组合模型短时交通流预测问题研究随着城市交通的不断发展和人口的不断增加，交通流量预测成为城市交通管理中不可或缺的一环。

短时交通流预测准确性对于实施合理的交通管理和优化出行路线至关重要。

因此，研究如何有效地预测交通流量成为一个具有重要意义的问题。

本文将介绍一种基于GRU-BP组合模型的短时交通流预测方法。

GRU（Gated Recurrent Unit）是一种循环神经网络结构，具有长短时记忆能力，能够捕捉时序数据中的依赖关系。

BP（Back Propagation）算法是一种基于梯度下降的训练算法，用于调整神经网络的权值和阈值。

通过将GRU和BP相结合，可以更准确地预测交通流量。

首先，需要收集历史交通流数据作为训练集。

这些数据包括车流量、道路拥堵情况、天气状况等因素。

将数据进行预处理，包括数据归一化和特征选择等步骤。

然后，将处理后的数据输入到GRU网络中进行训练。

GRU网络根据历史数据中的时序信息，学习到交通流量的模式和规律。

接下来，使用训练好的GRU网络进行预测。

将待预测的交通流数据输入到网络中，通过前向传播计算得到预测结果。

然后，将GRU网络的输出作为特征输入到BP神经网络中。

BP神经网络通过反向传播算法不断调整权值和阈值，以减小预测结果与真实值之间的误差。

最终，得到预测结果。

为了评估模型的准确性，本文使用了均方根误差（RMSE）作为评价指标。

实验结果表明，基于GRU-BP组合模型的短时交通流预测方法相比其他方法具有更高的准确性和稳定性。

这是因为GRU网络能够捕捉到交通流量序列中的时序依赖关系，而BP神经网络能够进一步优化预测结果。

在实际应用中，基于GRU-BP组合模型的短时交通流预测方法可以为交通管理部门提供准确的交通流量预测结果，帮助优化交通流动布局和交通规划。

同时，该方法也可以为驾驶员提供合理的出行路线选择，减少交通拥堵和出行时间。

目录摘要 .................................................. 错误!未定义书签。

Abstract ................................................. 错误!未定义书签。

前言 .. (II)第一章绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2短时交通流预测国内外研究现状 (2)第二章时间序列预测模型相关理论 (2)2.1时间序列模型预测概述 (2)2.2时间序列模型预测原理 (3)2.3时间序列预测算法 (4)第三章短时交通流预测 (9)3.1短时交通流预测概述 (9)3.2短时交通流预测的评价指标 (9)3.3交通流数据的选择 (10)3.4数据性质 (11)第四章运用时间序列模型进行短时交通流预测 (11)4.1运用三种时间序列算法进行短时交通流预测 (11)4.1.1趋势拟合法 (11)4.1.2平滑法 (16)4.1.3 ARIMA方法 (19)4.2预测结果对比分析 (21)4.2.1对一次指数平滑法进行拟合 (22)第五章结束语 (23)5.1论文的优点 (23)5.2论文的不足 (23)参考文献 (24)致谢 ................................................ 错误!未定义书签。

附录：Matlab软件程序. (25)摘要随着现代社会的高速发展，城市车辆越来越多。

随之而来的，道路阻塞和交通事故层出不穷。

这些交通问题严重影响着人们的出行,急需解决。

解决这些问题就需要对某一路段未来某一时间段的交通状况进行科学的预测，从而为交通规划、运输业、交通管理、交通控制提供重要技术保障，实现交通智能化。

本文从预防的角度出发，在考虑成本的条件下，利用已有的历史数据（车流量、车道占有率）运用时间序列模型对路段的未来短时交通流数据进行预测，为争取更多的时间解决将要发生的交通问题做好充分准备。

短时交通流量预测分析短时交通流量预测分析随着城市化进程的加速，交通拥堵已经成为现代城市面临的一个重大问题。

为了有效应对交通拥堵，交通管理部门和交通研究人员迫切需要开发可靠的短时交通流量预测模型。

本文将重点探讨短时交通流量预测分析的方法和技术。

首先，我们需要了解短时交通流量预测的概念和意义。

短时交通流量预测是指通过对交通流量数据进行分析和建模，根据历史数据和当前交通状况，对未来一段时间内的交通流量进行预测。

这对于交通管理部门和交通研究人员来说是至关重要的，因为准确预测未来交通流量可以帮助他们采取相应的交通管理措施，优化交通流动，并减少交通拥堵。

在短时交通流量预测分析中，首先需要收集和准备交通数据。

这些数据包括交通流量、车辆速度、车流密度等。

一般来说，交通流量数据是由交通监控设备（如交通摄像头、交通流量监测器）收集得到的。

这些数据通常是以时间序列的形式进行记录，包括每个时间点的交通流量。

基于收集到的交通数据，短时交通流量预测分析可以采用不同的方法和技术。

其中最常见的是基于统计方法的预测模型，如时间序列模型、回归分析模型等。

这些模型可以通过对历史交通流量数据的拟合和建模，预测未来一段时间内的交通流量。

时间序列模型中，传统的ARIMA模型和SARIMA模型常被应用于交通流量预测。

回归分析模型中，可以考虑影响交通流量的因素，如天气、事件等，以构建更准确的预测模型。

另外，近年来，机器学习方法在短时交通流量预测分析中得到了广泛应用。

机器学习方法通过从历史交通数据中学习交通流量模式和规律，构建预测模型。

其中，支持向量回归、随机森林、神经网络等方法都可以用于短时交通流量预测。

这些方法具有较强的非线性建模能力，能够更好地应对复杂的交通流量变化。

此外，短时交通流量预测分析还可以结合交通流模拟模型。

交通流模拟模型是一种仿真工具，可以模拟路网中车流的动态变化。

通过将短时交通流量预测模型和交通流模拟模型相结合，可以获得更准确的交通流量预测结果。

基于ARIMA-GARCH-M模型的短时交通流预测方法王晓全;邵春福;尹超英;计寻;管岭【摘要】针对差分自回归移动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型在获得时间序列非线性特性中的局限,基于线性递归的ARIMA模型和非线性递归的广义自回归条件异方差—均值(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity in Mean,GARCH-M)模型,提出一种组合模型ARIMA-GARCH-M进行短时交通流预测,并利用城市快速路交通流数据进行模型预测精度的检验.结果表明:ARIMA-GARCH-M模型考虑了异方差性这一非线性特性,相比于ARIMA-SVR模型和ARIMA-GARCH模型的预测结果,本文构建模型具有较好的预测效果,能够有效提高预测精度至90.39％.【期刊名称】《北京交通大学学报》【年(卷),期】2018(042)004【总页数】6页(P79-84)【关键词】交通工程;交通流时间序列;预测;异方差性;ARIMA-GARCH-M模型【作者】王晓全;邵春福;尹超英;计寻;管岭【作者单位】北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京100044;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京100044;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京100044;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京100044;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京100044【正文语种】中文【中图分类】U491城市交通拥堵问题日益加剧，可靠的短时交通流预测在智能交通系统中变得愈加重要，精确的交通流预测可协助交通管理者和智能交通系统制定政策以缓解交通拥堵，因此对短时交通流进行预测是具有重要意义的.短时交通流预测的精度直接关系到交通管控的效果，然而交通流内部固有的复杂性、不确定性和非线性是高精度短时交通流预测需要克服的难点问题[1-2].目前，传统的短时交通流预测的方法主要有：1)时间序列分析模型，如ARIMA模型[3]、季节性差分自回归滑动平均模型(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA)模型[4]以及卡尔曼滤波[5]；2)机器学习方法，如K最近邻分类算法[6]、BP神经网络方法[7]、径向基神经网络方法[8]、小波神经网络方法[9]及模糊神经网络方法[10]等.然而在预测交通流时,假定交通流为线性或者非线性难以获得较高的预测精度[11].目前对于短时交通流预测的研究主要集中在利用深度学习方法[12]和线性与非线性模型结合的方法[13-15]，文献[14]构建了ARIMA-SVR混合模型进行短时交通流预测，时间序列模型和支持向量回归模型分别对交通流的线性和非线性部分进行建模，获得了较好的预测效果.文献[15]利用贝叶斯方法将时间序列模型、BP神经网络方法及卡尔曼滤波方法结合，构建了一种线性与非线性模型结合的短时交通流预测方法.然而目前的研究对于交通流时间序列中的异方差性问题的关注较少.交通流时间序列具有典型的尖峰肥尾特性，利用传统的正态分布来估计残差存在一定的缺陷.因此，为了克服传统模型的缺点，研究短时交通流预测算法，探讨交通流时间序列的异方差性，利用广义误差分布(Generalized Error Distribution, GED)模型来估计残差，对精确进行短时交通流具有十分重要的意义.本文作者针对以上问题，考虑交通流时间序列的异方差特性，构建ARIMA-GARCH-M的混合模型进行短时交通流预测，基于北京市城市快速路数据对模型进行验证，结果表明，本文提出的混合模型可获得较高的预测精度.1 ARIMA-GARCH-M模型时间序列模型包括自回归(Auto-Regressive, AR)模型、移动平均(Moving Average, MA)模型和自回归移动平均(Auto-Regressive and Moving Average Model, ARMA)模型.ARMA是一种随机时间序列模型，能够识别自然界中时间序列结构，并以最小化协方差矩阵的方式寻找最优的预测值.设时间序列中Xt是一个依赖相邻数据和随机项的函数，相关表达式为(1)式中：p和q分别为AR和MA的阶数；φi和θj是模型的自回归参数和移动平均系数；at-j为随机误差项.在时间序列分析中，ARIMA是ARMA模型的延伸，可用来预测非平稳时间序列，ARIMA模型通常定义为ARIMA(p, d, q),如下φ(B)dXt=θ(B)at(2)(3)(1-B)dXt=Xt-Xt-d=dXt(4)式中：d为平稳化过程中的差分阶数；B为滞后算子.一般而言，若时间序列的残差表现异方差性，为了处理时间序列的异方差性，文献[15]利用GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity)模型进行残差分析[15].ARIMA和GARCH模型已成功应用到股市时间序列预测中，ARIMA-GARCH模型被开发后，在计量经济学中得到广泛应用，ARIMA(p, d, q)-GARCH(u, v)模型定义为(5)(6)(7)(8)式中:μ和v分别为GARCH模型和ARCH模型的阶数；εt为误差项；为时间序列的波动性；αi和βj分别是非负约束中的待定参数.对于时间序列模型ARIMA(p, d, q)，阶数d由自相关系数(Auto Correlation Function, ACF)和单位根(Automatic Direction Finder, ADF)估计和检验，阶数q 和p分别由ACF和偏自相关系数(Partial Auto Correlation Function, PACF)确定.ACF描述时间序列中现在时刻和历史经验时刻状态之间的关联，PACF在消除中间变量的情况下描述时间序列中现在时刻和经验时刻状态之间的关联.误差序列的自相关图和偏自相关图可以检验误差序列是否存在ARCH(Autoregressive Condi-tional Heteroscedasticity)效应.如果不存在，则滞后阶数为0；如果异方差性存在，则应该考虑ARCH效应.GARCH模型为ARCH模型的延伸，模型中加入了前期的波动信息为了更好地描述时间序列的分布特征，假设误差项εt服从广义误差分布，广义误差分布的概率密度函数可以标准化为期望为0，方差为1的形式，如下(9)(10)式中：Γ(•)是伽马函数；n为描述尾部厚度的参数.当n=2时，εt为标准正态分布，当n<2时，εt的分布具有比正态分布更厚的尾部，当n>2时，εt的分布尾部比正态分布更薄.GARCH-M模式是GARCH模型的推广，在GARCH-M模型中，除了刻画εt的方差，同时将残差项的条件方差特征作为影响序列本身的解释变量，并引入序列的均值方程中.因此，GARCH-M模型如下(11)式中：yt为外生变量；γ为未知参数的变量，ρ>0.因此，本文构建的ARIMA-GARCH-M模型为(12)(13)构建ARIMA-GARCH-M混合模型进行短时交通流预测，具体实施步骤如下：1) 交通流数据预处理，包括错误数据的剔除与修复及数据的滤波处理[8]；2)训练ARIMA模型，根据ACF、PACF及AIC(Akaike Information Criterion)标定ARIMA模型参数；3)检验ARIMA模型的ARCH效应，提取并绘制ARIMA模型的残差时序图，根据时序图的集群现象判别ARCH效应的存在；4)利用预测误差序列训练GARCH-M模型，标定模型参数μ和ν；5)利用ARIMA-GARCH-M模型进行交通流预测.本文利用MAPE(Mean Absolute Percentage Error)、NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)及EC(Equal Coefficient)评价模型的预测精度,如下(14)(15)(16)式中：yi和分别为交通流量的观测值和预测值；N为预测值数量.MAPE表示预测值和实际值之间误差的平均相对值;NRMSE表示预测值和观测值之间的偏差;EC表示预测值和实际值之间的拟合程度.2 实例验证为检验本文模型进行短时交通流预测的预测精度，利用北京城市快速路二环的交通流数据进行验证.选择2006年3月20日至3月23日(均为工作日)4 d的交通流数据，路段单向3车道，传感器以10 min为采样周期，每个传感器每天共采集数据144组.将每个检测断面4天的数据分为两部分，第1部分包括3 d的数据(3月20日至3月22日)，此部分数据用来训练模型；第2部分包括第4 d的数据(3月23日)，此部分数据用来预测，预测过程中，利用前4个时段交通流量预测该时段流量.图1所示为位于2环检测断面编号2016的3 d的交通流数据.下面将以2016号检测器数据为例详细说明模型构建过程.图1 交通流量时间序列Fig.1 Traffic flow time series数据预处理后，对交通流时间序列进行分析.首先进行平稳性检验和差分过程，通过散点图、ACF、PACF和ADF进行方差检验和趋势建模是平稳性检验的基础.结果表明，时间序列的剩余平方和并不是恒定的，而且变化趋势不是单调的.因此，时间序列的异方差性得以证明.如果ADF检验统计的值接近0，时间序列是平稳的. 通过一阶差分处理，检验统计临界测试值1%，5%以及10%的水平对应的t-统计量分别为-3.962307，-3.411895和-3.127844.ADF单位根检验t-统计量为-28.85987，概率为0.结果表明差分效应是存在的.通过分析ACF和PACF，利用AIC准则确定ARIMA模型的阶数p和q.根据实验结果，在1阶与7阶之间AC的值是显著的.选择q=7对于ARIMA模型来说是足够的.同样，对于PAC在1阶与7阶之间PAC的值是明显的，从7阶开始PAC值减弱到0附近，开始变得不再显著.因此，选择p=7对于ARIMA模型来说是足够的.本文选择ARIMA模型作为预测模型，预测ARIMA模型要求交通流时间序列为平稳或者差分平稳，因此使用基于ADF的单位根检验方法检验时间序列的平稳性.检验结果表明，原始时间序列不平稳，一阶差分时间序列是平稳的，因此选择ARIMA模型进行预测.利用ARIMA模型建模最重要的过程是确定之后阶数，本文中利用BIC准则选取阶数.基于BIC准则最优的ARIMA模型确定为ARIMA(7,1,7).进行残差自相关检验，残差序列图如图2所示，残差自相关检验对于检验ARIMA模型残差是否为白噪声是十分必要的.检验结果表明:残差序列中存在显著的自相关性.本文选择LM检验方法来检验误差序列的ARCH效应.LM检验的零假设为自相关系数为0，则不存在ARCH效应.P值为接受零假设的概率.LM检验结果表明所有P值等于0，零假设被拒绝，因此GARCH-M模型适合用来预测交通流时间序列的条件方差.图2 时间序列残差Fig.2 Residual error time series square over time对GARCH-M模型的参数μ和ν进行标定.对于GARCH-M模型，阶数不大于3模型比较稳定，本文中利用BIC准则确定滞后阶数.结果表明:GARCH-M(1,1)模型的BIC值为13 117，小于其他阶数模型，因此对于本研究是最适用的模型.GARCH-M(1,1)模型经济学研究中被广泛应用，本文将其应用到交通流预测中. 图3所示为编号为2016检测断面交通流量预测值与观测值对比，利用ARIMA-GARCH-M模型获得的预测结果的MAPE、NRMSE及EC值分别为9.61%、0.88%及94.27%.图3 预测误差Fig.3 Errors of the forecasting results3 模型对比分析为了检验ARIMA-GARCH-M模型进行短时交通流预测的性能，利用ARIMA-SVR模型和ARIMA-GARCH模型进行预测作对比.对比模型的详细描述如下.1)ARIMA-SVR模型[14]：ARIMA模型为ARIMA(7,1,7)，SVR模型为ε-SVR模型.2)ARIMA-GARCH模型：ARIMA模型为ARIMA(7,1,7)，GARCH模型为GARCH(1,1).3)ARIMA-GARCH-M模型：ARIMA模型为ARIMA(7,1,7)，GARCH-M模型为GARCH-M(1,1).各模型预测效果如图4所示，各模型预测性能的评价指标如表1所示.通过对比可知，ARIMA-GARCH-M模型的3项预测指标(MAPE、NRMSE及EC)均优于其他模型，表明ARIMA-GARCHM模型的预测性能良好.图4 3种模型预测结果对比Fig.4 Comparison of the forecasting results among 3 models表1 模型有效性对比Tab.1 Comparison of the forecastingsresults %模型MAPENRMSEECARIMA-SVR10.030.9793.79ARIMA-GARCH9.920.9593.89ARIMA-GARCH-M9.610.8894.27为验证模型的普适性, 除了上述断面外，本文选取了位于北京市城市快速路上9个断面进行短时交通流预测，且分别3种预测方法对各个断面逐个预测，预测结果的MAPE值如图5所示.图5 预测结果的MAPE对比Fig.5 MAPE of traffic volumes forecasting由图5可知：本文模型的预测结果整体上优于其他两个对比模型；ARIMA-SVR 模型在断面6处的预测结果优于本文模型和ARIMA-GARCH模型，但是模型预测结果的稳定性低于ARIMA-GARCH-M模型；而经过改进的ARIMA-GARCH-M 模型的预测精度整体上高于ARIMA-GARCH模型，证明了本文模型在进行短时交通流预测中预测精度较高.4 结论1)提出的混合模型预测结果具有较高的预测精度.构建的ARIMA-GARCH-M模型将线性模型ARIMA和非线性模型GARCH-M模型结合以获得交通流时间序列的异方差性,因此比其他两种模型更可靠.2)为了检验混合模型的预测性能，本文选择ARIMA-SVR模型和ARIMA-GARCH 模型与混合模型进行对比，结果表明，ARIMA-GARCH-M混合模型的预测性能优于其他两个模型.3)机器学习算法已在诸多领域证明了其预测能力,将机器学习与既有统计模型结合进行短时交通流预测将是本文下一步的主要研究工作.参考文献(References)：【相关文献】[1] 邴其春, 龚勃文, 杨兆升,等. 一种组合核相关向量机的短时交通流局域预测方法[J]. 哈尔滨工业大学学报, 2017, 49(3):144-149.BING Qichun, GONG Bowen, YANG Zhaosheng, et al. A short-term traffic flow local prediction method of combined kernel function relevance vector machine[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2017, 49(3):144-149. (in Chinese)[2] 赵亚萍, 张和生, 周卓楠,等. 基于最小二乘支持向量机的交通流量预测模型[J]. 北京交通大学学报, 2011, 35(2):114-117.ZHAO Yaping, ZHANG Hesheng, ZHOU Zhuonan, et al. Model of traffic volume forecasting based on least squares support vector machine[J]. Journal of Beijing Jiaotong University, 2011, 35(2): 114-117. (in Chinese)[3] VOORT M V D,DOUGHERTY M,WATSON bining Kohonen maps with ARIMA time series models to forecast traffic flow[J].Transportation Research Part C:Emerging Technologies,1996,4(5):307-318.[4] 孙湘海,刘潭秋. 基于神经网络和SARIMA组合模型的短期交通流预测[J]. 交通运输系统工程与信息, 2008, 8(5): 32-37 .SUN Xianghai,LIU Tanqiu. Short-term traffic flow forecasting based on a hybrid neural network model and SARIMA model[J].Journal of Transportation Systems Engineering & Information Technology,2008,8(5):32-37. 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短时交通流预测模型综述
短时交通流预测模型是交通领域中的一个重要研究方向，其主要目的是通过对交通流量、速度、密度等参数的预测，为交通管理和规划提供科学依据。

本文将对短时交通流预测模型进行综述。

短时交通流预测模型可以分为基于统计学方法和基于机器学习方法两类。

基于统计学方法的模型主要是通过对历史数据的分析和建模，来预测未来的交通流量、速度等参数。

其中，常用的方法包括时间序列分析、回归分析、灰色预测等。

这些方法的优点是模型简单、易于理解和实现，但是对数据的要求较高，需要有足够的历史数据来支撑模型的建立和预测。

基于机器学习方法的模型则是通过对大量数据的学习和训练，来建立预测模型。

常用的机器学习方法包括神经网络、支持向量机、决策树等。

这些方法的优点是可以自动提取数据中的特征，对数据的要求较低，能够处理非线性和复杂的交通流预测问题。

但是，机器学习方法需要大量的数据和计算资源来训练模型，同时模型的可解释性较差，难以理解模型的内部机制。

除了基于统计学和机器学习的方法外，还有一些其他的方法被用于短时交通流预测，如基于模糊逻辑的方法、基于遗传算法的方法等。

这些方法各有优缺点，需要根据具体问题和数据来选择合适的方法。

短时交通流预测模型是交通领域中的一个重要研究方向，其应用范
围广泛，包括交通管理、交通规划、智能交通系统等。

不同的预测方法各有优缺点，需要根据具体问题和数据来选择合适的方法。

未来，随着数据采集和处理技术的不断发展，短时交通流预测模型也将不断地得到改进和完善。

基于路网时空信息的短时交通流预测方法研究随着城市交通拥堵问题的日益严重，短时交通流预测成为城市交通管理的重要课题。

为了准确预测交通流，提高交通调度效率，基于路网时空信息的短时交通流预测方法不断受到关注和研究。

短时交通流预测是指在未来短时间内，对路网上的交通流量进行预测和评估。

传统的预测方法主要基于历史数据和统计模型，但由于交通流的时空动态特性，这些方法往往难以准确预测交通流量。

基于路网时空信息的短时交通流预测方法通过利用实时的交通数据和路网拓扑结构，能够更准确地预测交通流。

首先，该方法利用传感器、卫星定位等技术获取实时的交通数据，包括车辆速度、密度等信息。

然后，通过对这些数据进行处理和分析，建立交通流的时空模型。

最后，利用这些模型对未来的交通流进行预测。

与传统方法相比，基于路网时空信息的短时交通流预测方法具有以下优势。

首先，它能够更准确地捕捉交通流的时空变化规律，提高预测的精度。

其次，该方法能够实时更新交通流模型，适应交通流的变化。

此外，通过分析路网拓扑结构，该方法还能够识别出影响交通流的关键节点和路段，为交通管理提供决策支持。

然而，基于路网时空信息的短时交通流预测方法仍然存在一些挑战。

首先，获取实时的交通数据需要大量的传感器和设备，成本较高。

其次，交通流的时空动态特性使得预测模型复杂，需要大量的计算和存储资源。

此外，交通流受到多种因素的影响，如天气、道路状况等，这些因素的变化也会影响预测结果的准确性。

为了克服这些挑战，未来的研究可以从以下几个方面展开。

首先，可以进一步提高数据采集和处理的效率，降低成本。

其次，可以采用更加精确的预测模型，考虑更多影响交通流的因素。

此外，还可以引入机器学习和人工智能等技术，提高预测的准确性和实时性。

综上所述，基于路网时空信息的短时交通流预测方法具有重要的研究价值和应用前景。

通过不断改进和创新，这一方法将为城市交通管理提供更准确、高效的决策支持，促进城市交通的可持续发展。

短时交通流量预测模型研究与优化摘要：随着城市交通流量的不断增加，短时交通流量的预测和优化成为城市交通管理的重要课题。

本文旨在研究和优化短时交通流量预测模型，以提高城市交通流量管理的效率和准确性。

引言：在现代城市生活中，交通拥堵问题严重影响了人们的出行效率和生活质量。

因此，预测和优化交通流量成为城市交通管理的关键。

通过研究短时交通流量预测模型，可以准确预测和及时调整交通流量分布，以提高道路利用率和减少拥堵现象。

一、短时交通流量预测模型的研究1. 数据收集与处理对于交通流量的预测，关键是准确收集和处理数据。

通过交通摄像头、交通监测设备以及车辆GPS数据等方式获取关键数据，然后运用数据处理技术进行清洗和分析，为后续的模型建立提供可靠的数据支持。

2. 建立统计模型基于历史数据的分析，可以建立基于统计学的预测模型，如ARIMA模型、灰色模型等。

这些模型可以对短时交通流量进行趋势分析和周期性分析，为交通管理部门提供实时的交通流量预测结果。

3. 机器学习模型随着机器学习技术的不断发展，可以利用神经网络、决策树和支持向量机等机器学习模型来预测交通流量。

这些模型可以利用大量历史数据进行训练，从而根据历史数据和实时数据进行预测，提高预测的准确性和精度。

4. 实时数据分析为了更准确地预测交通流量，必须实时获取交通数据并进行实时分析。

通过实时数据分析，可以发现交通流量的变化趋势和特征，为交通管理部门提供有效的决策支持。

二、短时交通流量预测模型的优化1. 特征选择在建立预测模型时，必须选择合适的特征。

特征选择既要能体现交通流量的特点，又要避免特征之间的冗余性。

通过特征选择技术，可以提高模型的预测准确性和效率。

2. 参数优化对于机器学习模型，参数的选择对预测结果的准确性和稳定性有很大影响。

通过参数调整和优化算法，可以找到最优的参数组合，提高模型的性能。

3. 集成学习通过集成多个预测模型，可以提高预测的准确性和鲁棒性。

集成学习技术可以将多个模型的预测结果进行加权融合，从而得到更可靠和准确的预测结果。

基于云模型的短时交通流预测【摘要】对云模型的理论知识进行说明，提出用云模型建立短时交通流预测模型，采用成都市路口实测的实时数据，通过平均误差以及平均绝对误差指标（分别为36.5辆和4.8%）来验证基于云模型的短时交通流预测的可行性、实时性以及准确性。

【关键词】云模型；短时交通流预测；云发生器；预测云1.引言交通安全、交通堵塞、环境污染是困扰当今国际交通领域的三大难题，尤其以交通安全的问题最为严重。

据专家研究，采用智能交通技术提高道路管理水平后，每年仅交通事故死亡人数就可减少30%以上，交通工具的使用效率也提高50%以上。

因此世界各发达国家竞相投入大量资金和人力，进行智能交通技术研究试验。

短时、实时交通流预测是城市交通控制与诱导的基础，也是智能交通系统的重要功能之一。

研究表明，没有一种预测模型和方法能够适用于各种环境和条件下的交通流预测。

随着不确定性研究的深入，针对概率论和模糊数学在处理不确定性方面的不足，李德毅教授在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念，并研究了模糊性和随机性及两者之间的关联性。

自此至今，其已成功的应用到数据挖掘、决策分析、智能控制等领域。

本文在此基础上研究了基于云模型的短时交通流的预测模型。

2.定向定量转化模型——云模型2.1 云和云滴设Μ是一个用精确数值表示的定量论域，C是Μ上的一个定性概念，若定量值x∈Μ，且x是定性概念C的一次随时实现，那么x对C的确定度μ（x）∈[0，1]是具有稳定倾向的随机数。

μ：Μ→[0，1]，∈Μ，x→μ（x）。

则x在论域Μ上的分布成为云，每一个x称为一个云滴[1]。

2.2 云的数字特征云用期望Ex，熵En和超熵He三个数字特征来表示一个概念[1]。

Ex是云在论域空间分布的期望，是这个概念量化的最典型样本。

En是定性概念不确定性的度量，由概念的随机性和模糊性共同决定，熵越大，概念越宏观。

He是熵的不确定性度量，即熵的熵，由熵的随机性和模糊性共同决定[2]。

基于arima算法的短时车流量预测模型摘要：针对区间道路短时车流量数据规律性较弱、随机误差干扰较强，且具有高度不确定性、难以准确预测的问题，基于ARIMA算法提出了一种改进型的短时车流量预测模型。

该模型的建立无需借助任何外生变量，根据需要预测的时间周期个数可将短时车流量数据划分为对应的数据集组，再由每个数据集组预测下一个时间周期的车流量。

该模型使得数据更加平滑，有效解决了多因素对短时车流量的影响。

对区间道路采集到的车流量数据进行建模仿真，仿真结果验证了所提模型的普适性及准确性。

随着机动车数量呈指数形式增长，尤其是在上下班高峰期及节假日时期，城市道路堵塞严重，增加了居民的出行成本，使道路交通面临着巨大的压力根据时间维度的不同可以将车流量的预测划分为长时（年）车流量预测、中时（月/日）车流量预测和短时（时/分）车流量预测文中基于ARIMA算法1 ARIMA算法短时车流量预测属于时间序列预测1）平稳性：指时间序列y2）自回归（Autoregressive,AR）：指利用自生变量的历史时间数据对未来时间数据进行预测。

p阶自回归公式如下：式中，μ表示常数项；ε3）移动平均（Moving Average,MA）：指通过自回归模型中误差项的累加实现预测中随机波动的有效消除。

q阶移动平均的计算公式如下：式中，μ表示常数项；ε4）自回归移动平均：即AR与MA的结合，表示为ARMA(p,q)，公式如下：5）差分（Integrate,I）：指时间序列的当前值减去滞后值，d阶差分公式表示如下：ARIMA的建模流程如图1所示。

其要求时间序列数据是平稳的，若数据不平稳，则需要进行差分。

在确定了合适的d值以后，算法就转化为求解平稳时间序列Δ2 短时车流量预测模型2.1 数据准备图2为区间道路3天的车流量数据图，数据时间间隔为15 min，该区间3天总车流量共59 513辆，平均每天19 838辆。

从图中可以看出，每天6:00之前区间道路车辆数量较少，每天8:00和18:00左右有1～2小时的早晚高峰，且车流量较大。

基于随机森林模型的短时交通流预测方法程政;陈贤富【摘要】The short term traffic flow prediction is very important to the application of intelligent traffic system ( ITS) , but it needs more flexible model for the strong nonlinear and noisy and processes lots of data in short time. This article discusses the random forest model for the predic-tion of short term traffic flow. The model has characters such as stronger generalization, easy to adjust the parameter, effective computation and quality stability. It extracts the principal features as the variables to form input space after observing the variation of traffic flow in the longer term. The prediction accuracy of the model on the test set is 94% after the model trained on the training set. Compared with the popular sup-port vector machine( SVM) , the random forest has better accuracy prediction. And the random forest is better than SVM on the efficiency, usa-bility and the extension of future usage.%短时交通流的准确高效预测对于智能交通系统的应用十分关键，但较强的非线性和噪声干扰使其对模型的灵活性要求较高，并且还需在尽可能短的时间内处理大量的数据。