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1、应用与试验2016年第2期(第29卷,总第142期)·机械研究与应用·doi:10.16576/j.cnki.1007-4414.2016.02.038∗城市交通流量预测模型研究与仿真韦腾舟(兰州交通大学机电工程学院,甘肃兰州730070)摘要:城市交通流量的预测在现代交通建设中占有重要地位。以短时性,实时性,准确性为目的,对城市交通流量的预测进行分析研究。针对城市交通流随机,复杂,不规律的特点,建立了时间序列自回归预测模型,并对模型的可行性,定阶判断,及求解方法进行了分析说明。最后代入预测模型参数进行仿真,仿真对象定为繁华街道路
2、口。仿真结果表明模型能适应待解决的实际问题,交通流量预测的短时性和准确性被较好实现,验证了模型的正确性和可行性。关键词:交通流量;预测;时间序列自回归模型;准确性;短时性中图分类号:U491.113文献标志码:A文章编号:1007-4414(2016)02-0112-03ResearchandSimulationofUrbanTrafficFlowsForecastingModelWEITeng-zhou(SchoolofMechanicalandElectronicLanzhouJiaotongUniversity,Lanzho
3、uGansu730070,China)Abstract:Theforecastingofurbantrafficflowsplaysanimportantroleinmoderntransportationconstruction.Inthispaper,urbantrafficflowsareanalyzedandstudiedtoforecastinreal-timeandshorttermwithhighaccuracy.Consideringcharacter-isticsofurbantrafficflowsinclud
4、ingbeingrandom,complexandirregular,thetimeseriesauto-regressionmodelisbuilt.Thepracticability,ordernumberandsolvingmethodofthemodelareexplained.Finally,theforecastingparametersareusedtosimulatethetrafficflowofanurbanroadindowntownarea.Simulatingresultsshowthattheforec
5、astingmodelcansolvethepracticalproblemwellandtrafficflowscanbeforecastedinshorttermaccurately,whichprovethefeasibilityandcorrectnessofthetimeseriesauto-regressionmodel.Keywords:trafficflow;forecasting;auto-regressionmodel;accuracy;short-term0引言1时间序列自回归模型的建立城市道路的交通流量具有
6、随机性,时变性和复杂设x为目标预测量,x,x,x…,x,x为前tt123t-2t-1[1]性等特点。城市交通流量预测的实时和准确是实次的观测值。其中,第i次和第i+1次的观测时间间现智能交通诱导系统和控制系统的重要保证。如何隔相等为T(i=1,2,3,…)。则有:高效率地利用历史数据和实时交通信息去滚动地预x=φx+φx+…+φx+a(1)t1t-12t-2nt-nt测未来较短时间内的交通流量成为了城市智能交通式中:φ(i=1,2,3,…)为模型参数,a为均值为零的it[2]控制的主要课题之一。白噪声序列,n为自回归预测模型的阶数
7、。与长时间预测相比,短时交通流量预测所受到的为了求得模型的自相关函数,可将式(1)乘以外界干扰因素更多,规律可捕捉性更小,且具有很强x,得到:t-k的不确定性。总结已有的交通流量预测算法,根据原xx=φxx+φxx+…+φxx+xat-kt1t-kt-12t-kt-2nt-kt-nt-kt理的不同,大致可以分为两类:一类是基于知识的智(2)[3]能模型的预测方法,如神经网络预测法和支持向上式记为式(2),将式(2)两边同时取数学期望量机的预测法等;第二类是基于确定数学模型的方值后得到:法,如应用小波分析的方法和卡尔曼滤波法等。第一
8、E=φe+φe+…+φe,k>0(3)k1k-12k-2nk-n类模型考虑的因素较全面,但模型的步骤较多,算法在式(3)中的期望值E[xa]=0,k>0。t-kt复杂,控制系统本身的稳定性较差,而时间序列分将式(3)除以常数e可得到自相关系数的求解
