基于三制度SETAR模型的短期交通流预测.pdf

《基于三制度SETAR模型的短期交通流预测.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第27卷第lO期2010年lO月公路交通科技JournalofHi【ghwayandTransportationResearchandDevelopmentVoL27No．100ct．2010文章编号：1002一0268(2010l10—0122一06基于三制度SETAR模型的短期交通流预测刘潭秋1，孙湘海2，钟翔3(1．长沙理工大学经济与管理学院，湖南长沙410114；2．长沙理工大学交通运输工程学院，湖南长沙410114；3．湖南大学力学与航空航天学院，湖南长沙410082)·摘要：针对城市道路交通流预测仅考虑正常(或没有交通事故)交通条件下短期交通流

2、的现状，采用三制度自我激励阈值自回归(SETAR)模型进行短期交通流预测，该模型适合研究多种交通状态下交通流的动态变化行为。通过实例验证，对比分析了三制度SETAR模型和自回归求和移动平均(ARIMA)模型对城市道路5min交通流的预测，其中后者被用作比较基准模型。研究结果表明，这个模型不仅能够合理地解释交通流的变化行为，而且比ARIMA模型在向前l步样本外预测交通流变化幅度和变化方向上均有更好的预测表现。关键词：交通工程；短期交通流预测；三制度SETAR模型；非典型交通条件中图分类号：U491．1+4文献标识码：AShort-·termTrafficFl

3、owForecastingBasedonaThree--regimeSETARModelL[UTanqiul，SUNXianghai2，ZHONGXian93(1．SchoolofEconomiesandManagement，ChangshaUniversityofScience&Technology，Ch蚰gshHunan410114，China；2．SchoolofTrafficandTransportationEngineenng，ChangshaUniversityofScience&Technology，ChangshaHunan410114，C

4、hina；3，CoHegeofMechanicsandAemspace，HunanUniversity，ChangshaHunan410082，China)Abstract：Mostexistingliteratureaboutshort·termtrafficflowforecastingonlyconsidertrafficflowsundernormalornon-incidentconditions，soathree·regimeself-excitingthresholdautoregressive(SETAR)modelWasemployedt

5、oforecastshort—termtrafficflowonurbanroadbecausethestructureofthemodelissuitabletoexplorethedynamiccharacteristicsofshort·termtrafficflowunderdifferenttrafficconditions．Athree—regimeSETARmodelandanautoregressiveintegratedmoving-average(ARIMA)modelusedforcomparisonpurposewereadopte

6、dtoforecast5mintrafficflowdataofurbanroadsinanempiricalstudy，andthelatterWasusedasabenchmarkmodelforcomparisonpurpose．鸭eresultshowsthatthethree-regimeSETARmodelCannotonlyreasonablyexplainthebehaviorofthesetrafficflowsbutalsohasbetterone·-step--aheadout--of-sampleforecastperformanc

7、ethantheARIMAmodeldoesfromaspectsofthechangemagnitudeandchangedirectionsoftra位cflow．Keywords：tra伍cengineering；short—termtrafficflowforecasting；three-regimeSETARmodel；atypicaltrafficcondition0前言短期交通流预测对于交通管理部门和驾驶员来说非常重要。对于前者而言，短期交通流预测能够支持前摄交通管理和提供全面的出行信息服务；对于后者而言，短期交通流预测有助于他们合理选择出发

8、时问和路径，甚至短期预测信息比当前交通信息更重要，因为他们在完成自