基于时间序列模型的短时交通流预测的研究与应用

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1、代号10701学号1103121696分类号U491.1密级公开题（中、英文）目基于时间序列模型的短时交通流预测的研究与应用StudyandApplicationofShort-termTrafficFlowForecastBasedonDataMiningTechnologyForecastBasedonTimeSeriesModel作者姓名杨元元指导教师姓名、职称王保保教授学科门类工学学科、专业计算机应用技术提交论文日期二○一四年三月万方数据万方数据西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指

2、导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学

3、校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。本人签名：日期导师签名：日期万方数据摘要随着城市化的快速发展，城市机动车数量飞速上升，城市交通的供需矛盾日益紧张。当今，解决交通问题的有效途径之一就是建设智能交通系统。交通预测作为这一智能系统的关键技术，是交通诱导及交通控制的前提和关键。本文结合实际道路交通状况特征，采用两种方法对交通流进行预测，分别是：移动平均法和指数平滑法。其中主要

4、使用了二次移动平均法、一次指数平滑法和二次指数平滑法，并对二次指数平滑法进行了改进，提高了预测精度。本文主要工作如下：第一，为了提高预测精度，利用历史趋势法和相邻补齐法修复了原始交通流数据中的丢失数据和错误数据，然后对冗余数据进行了约简，最后整合了多车道数据，得到该道路的总流量，以此作为该道路短时交通预测的基础数据。第二，根据交通流数据较强的时间关联性这一特点，本文使用时间序列模型中的二次移动平均法、一次指数平滑法和二次指数平滑法对交通流进行了预测并进行了误差分析，结果表明，二次指数平滑法预测精度较高。第三，通过公式推导，对二次指数平滑法的线性预测模型进行了简化；结合最

5、小二乘法原理，采用多项式拟合使预测值逼近真实值。实验结果表明，本文采用的改进的二次指数平滑法进一步提高了预测精度，并且预测结果与实际也比较吻合。关键词:智能交通交通流预测时间序列数据预处理万方数据万方数据AbstractWiththerapiddevelopmentofurbanization,thenumberofvehiclesincreasedrapidlyinourcity.Thecontradictionbetweensupplyanddemandofurbantransportationisincreasinglyintensified.Intelligen

6、ttransportationsystemisaninternationallyrecognizedsettlementofthebestwaytosolvecitytrafficcongestion.Trafficflowprediction,akeytechnologyoftheintelligentsystem,isthepremiseandkeytotrafficflowinducingandcontrolling.Accordingtothecharacteristicsoftherealtrafficconditions,severaltimeseriesm

7、odelsareusedtoforecastshort-termtrafficflowincludingsecondmovingaveragealgorithm,singleexponentialsmoothingalgorithmandsecondaryexponentialsmoothingalgorithm.Thenanimprovedsecondaryexponentialsmoothingalgorithmisproposedinthispaper.Experimentsshowthatimprovedsecondaryexpo