关于交通流量数据预测建模研究
交通拥堵预测中的流量数据分析与建模
交通拥堵预测中的流量数据分析与建模交通拥堵一直是城市发展中面临的重要问题之一。
通过准确地预测交通拥堵情况，城市可以制定合理的交通管理策略，最大限度地减少交通拥堵对居民生活和城市发展的影响。
在交通拥堵预测中，流量数据分析和建模起着重要的作用。
本文将深入探讨交通拥堵预测中流量数据的分析和建模方法及其应用。
首先，对于交通拥堵预测，理解和分析流量数据是至关重要的。
流量数据通常包括车辆数量、流量密度、车速、车道利用率等信息。
这些数据可以通过传感器、摄像头、行程记录仪等设备收集到。
通过对流量数据进行分析，可以获得交通状况的细节信息，了解道路的拥堵情况、高峰时段及瓶颈位置等。
因此，流量数据分析是交通拥堵预测的基础。
其次，流量数据的建模是交通拥堵预测的关键环节。
建模主要通过统计学方法和机器学习算法来实现。
传统的统计学方法包括时间序列分析、回归分析等。
时间序列分析可以通过对历史流量数据的变化趋势进行拟合和预测，提取周期性特征以及长期趋势。
回归分析则可以通过建立一系列变量之间的关系，如车流量和时间、天气等因素之间的关系，从而预测交通拥堵情况。
这些统计学方法在流量建模中应用广泛，可以提供可靠的预测结果。
此外，机器学习算法的应用正在逐渐成为交通拥堵预测中的热点。
机器学习算法可以通过对大量流量数据进行学习和训练，自动地挖掘出数据中的模式和规律。
例如，基于神经网络的深度学习算法可以通过多层次的神经网络结构来学习交通流量数据的复杂非线性关系。
此外，支持向量机、随机森林等机器学习算法也得到广泛应用。
这些机器学习算法可以通过对流量数据的分析和学习，准确地预测交通拥堵情况。
与传统统计学方法相比，机器学习算法可以更好地处理大规模复杂数据，并能够自适应地学习和优化预测模型。
除了以上方法，还可以利用地理信息系统技术(GIS)来辅助流量数据的分析和建模。
GIS可以将流量数据与地理空间信息相结合，绘制交通流量热力图和拥堵地图，直观展示交通状况的分布和演化。
高速公路交通流量建模与预测技术研究
高速公路交通流量建模与预测技术研究随着城市化进程的不断加快，人们对交通拥堵问题的关注度也越来越高。
其中，高速公路作为城市交通网络的重要组成部分，其交通流量的建模与预测技术研究就显得尤为重要。
本文将从高速公路交通流量的建模与预测两个方面进行探讨。
一、高速公路交通流量的建模高速公路交通流量的建模是指通过采集和处理现场数据，对高速公路上行驶车辆的数量和速度等信息进行量化分析，以建立数学模型来描述和预测交通流量的变化规律。
建模的核心是选择适当的数学模型，常用的方法有线性回归、支持向量机、人工神经网络等。
这些模型可以通过历史数据的分析来建立交通流量与各个影响因素之间的关系，并预测未来的交通流量。
此外，还可以利用交通流量检测器等设备获取实时的交通数据，通过数据挖掘和机器学习的方法来构建交通流量模型。
在高速公路交通流量建模过程中，需要考虑的因素有很多，包括路段长度、车道数、交通信号、交通事故、天气等。
通过对这些因素的分析和建模，可以有针对性地制定交通管理措施，提高交通效率，减少拥堵现象的发生。
二、高速公路交通流量的预测高速公路交通流量的预测是指通过建立交通流量模型，根据历史数据和当前情况来预测未来一段时间内的交通流量。
预测的方法主要有时间序列分析、回归分析、神经网络和遗传算法等。
其中，时间序列分析是最常用的方法之一，它可以通过对历史数据的分析，发现交通流量的季节性、周期性和趋势性等规律，进而预测未来的交通流量。
除了使用数学模型预测交通流量外，还可以结合信息技术手段，利用传感器、摄像头等设备获取实时交通数据，通过大数据分析和人工智能技术实时预测交通流量。
这种方法可以更准确地反映实际情况，并提供实时的交通状况和推荐路线等信息，帮助驾驶员合理规划行程。
三、高速公路交通流量建模与预测的意义高速公路交通流量建模与预测的研究对于城市交通管理和出行规划具有重要的意义。
首先，通过建模与预测，可以帮助交通部门和城市规划部门更好地了解高速公路的交通状况，根据预测结果制定合理的交通管理策略，优化路网布局，提高道路利用率。
基于大数据的交通流量预测模型研究
基于大数据的交通流量预测模型研究交通流量预测是城市交通管理和规划中的重要课题之一，对于提高交通运输效率、减少拥堵现象具有重要意义。
而基于大数据的交通流量预测模型，由于其数据量大、信息全面，能够更准确地预测交通流量的变化趋势，因此备受关注和研究。
交通流量预测模型是利用历史数据和实时数据来分析交通流量变化规律，从而预测未来一段时间内的交通流量情况。
基于大数据的交通流量预测模型主要依赖于大数据技术和机器学习算法，通过对大量的历史交通数据进行分析和挖掘，提取出交通流量变化的特征，并利用这些特征构建预测模型，从而实现准确的交通流量预测。
在构建基于大数据的交通流量预测模型时，首先需要收集和整理大量的交通数据，包括交通流量、车速、道路状态等信息。
这些数据可以通过各种传感器、监控设备和移动应用等手段进行采集。
然后，利用数据处理和分析技术对这些数据进行清洗和处理，去除异常值和噪声，使其更加准确和可靠。
接下来，需要使用机器学习算法对处理后的数据进行建模和训练。
常用的机器学习算法包括回归算法、时间序列分析算法、神经网络算法等。
这些算法可以根据数据的特点和预测目标，选择合适的模型来进行训练和预测。
同时，还可以利用特征选择和降维等技术来提高模型的准确性和效率。
在模型训练完成后，需要对模型进行评估和验证。
通过比较模型预测结果和实际观测值，可以评估模型的准确性和可靠性。
如果模型的预测效果不理想，可以进行模型调整和优化，以提高预测精度和稳定性。
基于大数据的交通流量预测模型还可以结合其他数据源，如天气数据、道路施工数据等，更全面地分析和预测交通流量的变化。
通过将不同数据源的信息综合起来，可以进一步提高交通流量预测的准确性和可靠性。
此外，基于大数据的交通流量预测模型还可以应用于交通管理和规划中。
通过模型预测结果，可以合理安排交通资源，提前预防拥堵和疏导交通。
同时，还可以为交通设施的建设和改造提供科学依据，优化交通网络的布局和结构。
交通流量预测模型及其应用研究
交通流量预测模型及其应用研究交通流量在城市发展中扮演着至关重要的角色，交通流量预测模型的建立和应用对城市交通出行规划、交通控制以及交通管理具有重要的意义。
本文将从交通流量预测模型的定义、目的、建立方法、应用场景以及未来展望等方面进行探讨。
一、交通流量预测模型的定义和目的交通流量预测模型是指利用历史交通流量数据和相关环境因素，通过数学模型的建立和分析，对未来的交通流量进行预测的一种方法。
其目的在于为交通规划、交通控制、交通管理等决策提供科学分析依据，有效地降低拥堵、提高通行效率和安全性。
二、交通流量预测模型的建立方法交通流量预测模型的建立需要充分考虑到历史交通数据和环境因素对交通流量的影响。
常见的交通流量预测方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络模型等。
1.时间序列分析时间序列分析是指对一系列按时间排列的数据进行统计和建模的方法，常见的时间序列预测方法包括传统的移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
其中，ARIMA模型将时间序列数据分解成趋势、周期和随机项三个部分，更加准确地预测未来数据。
2.回归分析回归分析是指通过历史数据和与交通流量相关的预测因素，建立一个回归方程来预测未来的交通流量。
回归分析中，根据预测因素的数量和复杂度的不同，可分为单变量回归、多元线性回归、非线性回归等类型。
3.神经网络模型神经网络模型是一种仿生学的模型，具有类似于人的神经元结构、快速的学习能力和适用于非线性问题的能力。
常见的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络、SVM等。
三、交通流量预测模型在实际应用中的场景交通流量预测模型植根于交通实际，广泛应用于交通规划、交通控制、交通管理等多个领域。
例如：1.城市交通规划交通流量预测模型可以为城市交通规划提供基础数据，并结合城市通行能力、道路规划、公交优化等因素，进行科学合理的交通规划。
2.交通网控制根据交通流量预测模型，可以对交通信号灯、出入口禁行等进行精确的控制和调整，优化交通运行效率，有效地减轻交通拥堵。
城市道路交通流量预测模型研究
城市道路交通流量预测模型研究一、课题研究背景城市路网中不断增长的交通出行需求，进一步导致道路交通流的高峰时段拥堵情况不断加剧。
如何有效利用交通流数据，建立合理、准确的道路交通流量预测模型，对于缓解交通拥堵，优化城市交通出行体验具有重要意义。
因此，本文将从理论与实践两个层面出发，全面介绍城市道路交通流量预测模型的研究现状和发展趋势。
二、城市道路交通流量预测模型概述1.概念定义城市道路交通流量预测模型是指通过建立数学模型，在给定区域内将未来的道路交通流量进行预测的一种方法。
该模型主要包括数据预处理、数据建模、模型验证与修正、预测结果评估等步骤。
2.建模思想城市道路交通流量预测模型的建模思想主要包括时间序列模型、回归分析模型、人工神经网络模型等。
它们可以在一定程度上反映城市道路交通流量的时空特征。
3.应用领域城市道路交通流量预测模型的应用领域主要包括智慧交通、城市交通规划等。
在智慧交通领域，该模型可以用于实现自动化交通控制和优化城市交通出行路线规划；在城市交通规划领域，该模型可以为交通出行提供科学依据，指导城市交通基础设施建设和改造。
三、城市道路交通流量预测模型的现状分析1.模型类型城市道路交通流量预测模型的类型越来越多，包括时间序列模型、回归分析模型、人工神经网络模型等。
其中，时间序列模型和人工神经网络模型应用较为广泛。
2.数据来源城市道路交通流量预测模型的数据来源多种多样，可以是交通信号控制系统数据、车辆定位数据、移动App出行数据等。
其中，车辆定位数据是交通流量预测的重要数据来源，其精度和实时性能够满足实时性较高的道路交通流量预测需求。
3.关键问题城市道路交通流量预测模型研究中存在着一些关键问题，如数据的缺失和质量问题、模型的选取和改进问题等。
因此，研究者需要利用先进的技术手段来克服这些问题。
四、城市道路交通流量预测模型的发展趋势1.数据挖掘技术与模型集成技术未来城市道路交通流量预测模型将结合数据挖掘技术和模型集成技术，充分利用不同类型的数据来源，提高预测精度和实时性。
城市交通流量预测模型研究
城市交通流量预测模型研究一、背景介绍随着城市化进程不断加强，城市交通流量问题越来越突出。
交通拥堵、呼吸道疾病等问题对城市居民的生活造成了极大影响。
因此，研究城市交通流量预测模型对优化城市交通管理、提高交通流量效率具有重要意义。
二、相关技术1.时间序列模型时间序列模型是一种基于时间的数据模型，它能够识别出数据中的规律和周期性，从而预测未来发展趋势。
在城市交通流量预测中，时间序列模型可以对历史交通流量数据进行分析，建立成交通流量预测模型。
2.机器学习模型机器学习模型是利用计算机自主学习算法来进行预测的一种方法。
在城市交通流量预测中，机器学习模型可以通过利用历史数据进行学习，并生成适应新数据的预测模型。
3.人工神经网络模型人工神经网络模型是一种模仿人类神经系统的生物学神经网络，它可以处理大量复杂数据并进行预测。
在城市交通流量预测中，人工神经网络模型可以通过对历史数据的学习，预测未来交通流量走向。
三、城市交通流量预测模型研究案例以韶关市为例，对不同模型进行研究和对比，以探究最适用于城市交通流量预测的模型。
1.时间序列模型预测采用ARIMA模型进行时间序列分析并预测未来的交通流量。
该模型基于历史交通流量数据进行学习，根据时间序列模型对未来交通流量进行预测。
通过实验表明，该模型对于每日交通流量预测有较高的准确率。
但在当天甚至小时预测时，准确率较低。
2.机器学习模型预测采用随机森林算法进行机器学习模型学习和预测。
该模型利用历史交通流量数据和天气、节假日等数据进行学习，并预测未来交通流量。
通过实验表明，该模型对于当天及未来交通流量预测都有较高准确率。
3.人工神经网络模型预测采用BP神经网络进行模型学习和预测。
该模型基于历史交通流量数据进行学习，从而预测未来交通流量走向。
通过实验表明，该模型对于未来交通流量预测有较高的准确率，但对于当天即时预测时，准确率较低。
四、结论与建议从实验结果来看，随机森林算法是较为合适的城市交通流量预测模型。
基于多源数据的交通流量预测模型研究
基于多源数据的交通流量预测模型研究在当今社会，交通流量的准确预测对于城市规划、交通管理以及公众出行都具有至关重要的意义。
随着信息技术的不断发展，多源数据的获取变得日益便捷，为交通流量的预测提供了更丰富、更全面的信息支持。
基于多源数据的交通流量预测模型研究逐渐成为交通领域的热门课题。
多源数据包括但不限于以下几种类型。
首先是传感器数据，如道路上的环形检测器、微波检测器等设备所采集的实时车速、车流量等信息。
这些数据能够直接反映道路的使用状况，但由于检测设备的覆盖范围有限，可能存在数据缺失的情况。
其次是视频监控数据，通过摄像头获取道路上的车辆图像，经过图像处理技术可以提取车辆的数量、类型等信息。
不过，视频监控数据的处理较为复杂，且受天气、光照等因素的影响较大。
再者是移动终端数据，如手机的定位信息、车载导航数据等。
这些数据能够反映出行者的轨迹和出行习惯，但数据的准确性和隐私保护是需要重点关注的问题。
此外，还有公交卡数据、出租车轨迹数据等，它们都从不同的角度为交通流量的预测提供了有价值的线索。
在利用多源数据进行交通流量预测时，面临着诸多挑战。
首先是数据的融合问题。
由于不同来源的数据格式、精度、采集频率等存在差异，如何将这些数据有效地融合在一起，以获得全面、准确的交通状态信息是一个关键难题。
其次是数据的噪声和异常值处理。
实际采集到的数据可能存在误差、缺失或异常值，需要采用合适的方法进行清洗和修复，以保证数据的质量。
另外，交通系统是一个复杂的动态系统，具有非线性、时变性和不确定性等特点，传统的预测方法往往难以准确描述其内在规律。
为了解决上述问题，研究人员提出了各种各样的预测模型和方法。
一种常见的方法是基于统计学的模型，如时间序列分析、回归分析等。
时间序列分析方法通过对历史数据的分析，建立数据的时间依赖关系，从而进行预测。
回归分析则通过建立交通流量与其他相关因素（如时间、天气、节假日等）之间的数学关系来预测未来的流量。
基于大数据的交通流量模型与预测技术研究
基于大数据的交通流量模型与预测技术研究交通流量是城市交通运行的重要指标之一，研究和预测交通流量对于合理规划交通网络、提高交通运行效率具有重要意义。
随着大数据技术的发展，基于大数据的交通流量模型和预测技术被广泛应用。
本文将对基于大数据的交通流量模型与预测技术进行研究和探讨。
一、大数据在交通流量模型中的应用1. 数据源的丰富性大数据技术能够处理各种类型的数据，包括传感器数据、移动手机信令数据、出租车GPS轨迹数据等。
这些数据来源广泛，具有时空属性明显，可以提供交通流量建模所需的基础信息。
2. 数据采集与处理基于大数据的交通流量模型的关键是如何高效地采集和处理数据。
利用传感器、摄像头、卫星定位等技术，可以实时采集交通流量数据。
同时，借助大数据技术，可以对采集到的大规模数据进行存储、处理和分析，以提取有用的信息。
3. 数据挖掘与分析针对交通流量数据的特点，可以使用数据挖掘和机器学习算法进行分析。
通过对历史数据的挖掘，可以建立交通流量模型，并预测未来的交通情况。
此外，还可以通过数据分析技术挖掘出交通流量的规律和变化趋势，为交通管理者提供决策支持。
4. 模型构建与优化基于大数据的交通流量模型的构建过程一般包括动态交通模型和驾驶行为模型。
动态交通模型用于描述交通系统的状况和性能，而驾驶行为模型则可以用来预测驾驶员的行为和交通流量的变化。
通过对模型的构建和优化，可以准确地预测交通流量，从而优化交通系统的运行和管理。
二、基于大数据的交通流量预测技术1. 基于统计模型基于统计的交通流量预测技术将历史数据和实时数据作为输入，通过建立数学模型对交通流量进行预测。
常用的统计模型包括回归分析、时间序列分析、灰色系统模型等。
这些模型通过分析历史数据中的交通流量变化规律，预测未来交通流量的趋势和水平。
2. 基于机器学习的模型机器学习技术可以通过对大量的历史数据进行学习，自动提取特征并进行模型训练，以实现对未来交通流量的预测。
常用的机器学习算法包括支持向量机、神经网络、决策树等。
道路交通流量预测模型研究
道路交通流量预测模型研究在现代社会，道路交通流量的准确预测对于城市规划、交通管理以及公众出行都具有极其重要的意义。
随着城市的发展和交通需求的不断增长，如何有效地预测道路交通流量成为了交通领域的一个关键问题。
道路交通流量受到众多因素的影响，包括但不限于时间、天气、节假日、特殊事件以及道路的基础设施等。
这些因素相互作用，使得交通流量呈现出复杂的动态变化。
为了能够准确地预测道路交通流量，研究者们提出了各种各样的模型和方法。
传统的道路交通流量预测模型主要基于统计学方法。
例如，时间序列分析是一种常见的方法，它通过对历史交通流量数据的分析，找出数据中的趋势、季节性和周期性等特征，然后利用这些特征来预测未来的流量。
自回归移动平均（ARMA）模型和自回归积分移动平均（ARIMA）模型就是时间序列分析中常用的模型。
这些模型在数据具有明显的线性特征和稳定的统计特性时能够取得较好的预测效果。
然而，实际的道路交通流量往往具有非线性和不确定性的特点。
因此，基于机器学习的方法逐渐受到关注。
决策树、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）等算法被广泛应用于交通流量预测。
决策树通过对数据进行分类和回归，能够自动学习到数据中的特征和规律；SVM 则在处理小样本、非线性问题上具有优势；ANN 具有强大的非线性拟合能力，可以模拟复杂的交通系统。
在人工神经网络中，多层感知机（MLP）和递归神经网络（RNN）是常用的架构。
MLP 能够捕捉输入数据之间的复杂关系，但对于时间序列数据的处理能力相对较弱。
RNN 则通过引入记忆单元，能够有效地处理时间序列数据。
然而，RNN 存在梯度消失和梯度爆炸的问题，这限制了其在长序列数据中的应用。
为了解决这个问题，长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）应运而生。
LSTM 和 GRU 通过精心设计的门控机制，能够更好地控制信息的流动，从而有效地处理长序列数据，在道路交通流量预测中表现出了出色的性能。
基于大数据分析的交通流量预测模型研究
基于大数据分析的交通流量预测模型研究交通流量预测模型是城市交通管理和规划的重要工具，它可以帮助决策者有效地处理交通拥堵问题，提高交通运输系统的效率和可靠性。
随着大数据技术的快速发展，基于大数据分析的交通流量预测模型也越来越受到关注和应用。
本文将探讨基于大数据分析的交通流量预测模型的研究现状，分析其优势和挑战，并展望其未来发展的趋势。
一、研究现状基于大数据分析的交通流量预测模型研究涉及多个领域，包括数据采集、数据预处理、特征提取和预测建模等。
目前，已有许多学者和研究机构在这个领域做出了重要的贡献。
首先，数据采集是构建交通流量预测模型的基础。
传统的数据采集方法主要依赖于传感器和摄像头等设备，但其成本高昂且覆盖范围有限。
而大数据时代的到来，为交通流量数据的采集提供了新的途径。
例如，通过移动设备、出租车GPS数据、交通信号数据等，可以获取大规模的实时交通数据，为交通流量预测模型提供充分的输入。
其次，数据预处理是确保交通流量数据质量的关键步骤。
大规模的交通数据通常包含噪声、缺失和异常值等问题，需要进行数据清洗、插补和异常检测等预处理操作。
此外，数据的时间和空间属性也需要进行规整和标准化，以便进行后续的特征提取和建模。
然后，特征提取是交通流量预测模型的核心环节。
传统的方法主要依赖于人工选择和设计特征，但这种方法存在主观性和限制性。
随着机器学习和深度学习等技术的兴起，基于大数据的特征学习和自动特征提取方法逐渐应用于交通流量预测模型的研究。
这些方法可以从数据中自动学习交通流量的时空特征，提高预测模型的准确性和泛化能力。
最后，预测建模是基于大数据的交通流量预测模型的核心内容。
传统的预测模型主要包括回归模型、时间序列模型和神经网络模型等。
基于大数据的交通流量预测模型可以利用更多的数据和更强大的计算能力，提高模型的复杂性和准确性。
同时，大数据还可以帮助优化模型的参数选择和模型的结构设计，使得交通流量预测模型更加适应复杂的交通场景。
城市交通流量预测模型建立及使用研究
城市交通流量预测模型建立及使用研究在现代城市中，交通流量问题一直是困扰城市规划师与政府的难题。
如何预测交通流量并作出有效的规划，成为了城市管理者必须要解决的问题。
基于这个前提，建立城市交通流量预测模型成为了一种必要的研究形式。
本文将探讨建立城市交通流量预测模型的方法以及如何有效的利用这个模型。
一、城市交通流量预测模型分类城市交通流量预测模型可以分为四种类型：古典统计模型、机器学习模型、混合模型以及强化学习模型。
1. 古典统计模型古典统计模型主要针对的是线性回归、非线性回归以及时间序列预测。
这些模型的优势在于它们能够建立在大量的历史数据上，可以很好地预测未来交通流量的变化趋势。
但是，古典统计模型在一些非线性数据上表现并不理想。
2. 机器学习模型机器学习模型可以根据大量的数据自主学习，不需要太多的人工干预，因此在建立交通流量预测模型方面表现优异。
常见的机器学习模型包括随机森林、支持向量机、神经网络等。
这些模型需要大量的数据作为支撑，如果数据不足则容易产生过拟合的问题。
3. 混合模型混合模型结合了古典统计模型与机器学习模型的优势，可以获得更好的预测效果。
混合模型通常包含两个组成部分，一个是基于历史数据的统计模型，另一个是基于算法自主学习的机器学习模型。
4. 强化学习模型强化学习模型主要用于决策问题，能够帮助我们理解复杂的系统并能够为我们制定决策策略。
公众出行领域的交通流量问题非常适合强化学习模型来解决。
但是，强化学习需要大量的时间来进行学习，其运行时间通常比较长，并且也需要一定的计算能力和算法知识。
二、城市交通流量预测模型建立1. 数据收集要建立一套可靠的城市交通流量预测模型，首先需要收集足够数量的数据。
这些数据包括历史交通流量数据、天气数据、事件数据、经济指标数据等。
而且，这些数据的准确性对模型的质量也非常重要。
2. 数据清洗收集到的原始数据还需要进行清洗和处理。
数据清洗的主要目的是减少噪声，去除异常值和缺失值，并进行归一化处理。
城市交通流量预测模型研究
城市交通流量预测模型研究随着城市化进程的不断推进，城市交通流量的预测成为了城市交通管理的重要课题。
预测准确的交通流量能够帮助城市交通管理部门制定合理的交通规划和交通管制措施，提高城市的交通运行效率，减少交通拥堵和排放污染。
因此，开发一种可靠准确的城市交通流量预测模型具有重要的现实意义。
城市交通流量预测模型的研究可以基于不同的数据源，包括传感器数据、智能手机数据、公交GPS数据、社交媒体数据等。
这些数据源能够提供丰富的信息用于预测模型的建立和评估。
在城市交通流量预测模型的研究中，常用的方法包括统计模型、计算机模型和机器学习模型。
统计模型主要基于历史数据，使用统计方法进行预测。
常用的统计模型包括时间序列模型和回归模型。
时间序列模型通过分析历史数据中的时间相关性来预测未来的交通流量。
回归模型则通过分析交通流量与其他因素之间的关系来进行预测。
计算机模型使用计算机仿真技术进行预测，通过建立交通仿真模型来模拟城市交通系统的运行情况。
这种方法可以考虑各种交通流量影响因素的复杂关系，但需要大量的计算资源和准确的参数设定。
机器学习模型则通过学习历史数据中的模式和规律来进行预测。
常用的机器学习模型包括神经网络、支持向量机和决策树等。
机器学习模型在交通流量预测中的应用越来越广泛，特别是深度学习模型的出现为交通流量预测带来了巨大的突破。
在城市交通流量预测模型的研究中还需要考虑到城市的特定情况和需求。
城市的交通特征和交通环境会对交通流量的预测产生重要影响。
因此，在研究城市交通流量预测模型时，需要考虑到城市的城市规模、道路网密度、交通信号控制等因素。
此外，城市交通流量预测模型的建立也需要充分利用各种数据源和信息。
随着信息技术的发展，城市交通数据变得越来越丰富，并且获取这些数据的成本也逐渐降低。
因此，我们可以将城市交通流量预测与其他数据进行关联，如气象数据、节假日数据等，以提高预测模型的准确性和可靠性。
当前，城市交通流量预测模型的研究还面临一些挑战和问题。
城市交通流量预测模型的研究
城市交通流量预测模型的研究随着城市化进程的不断加速，城市交通成为全球热门问题之一。
城市交通流量预测是指根据历史数据、特征和趋势来预测未来交通流量情况。
准确预测城市的交通流量对城市交通规划及建设至关重要。
本文将从数据分析、机器学习及神经网络等方面探讨城市交通流量预测模型的研究。
数据分析交通流量预测的数据来源繁多，如监控数据、移动数据、公交数据等。
在进行交通流量预测模型的研究前，首先需要对交通数据进行准确的分析。
数据分析是在大量数据中发现有价值的信息并转化为有用的知识的过程。
数据分析工具有很多，如R语言、Python、Excel等，可根据数据类型和分析目标选择合适的工具。
数据清洗是数据分析的首要步骤，目的是剔除静态数据及噪声数据，保留有效数据，以保证数据质量。
数据清洗后，需要对所提取的变量进行监控，以寻找有价值的变量和数据集间的联系。
监控可对数据进行透视、熵分析、时间序列分析等。
机器学习机器学习是人工智能中的一个分支，其基本思想是让计算机根据历史数据总结出模型，然后利用该模型来进行预测。
机器学习可分为监督学习、无监督学习、半监督学习及强化学习等。
不同的学习方式适用于不同类型的数据和研究目的。
监督学习是最常用的学习方式。
其中，最著名的算法是支持向量机（SVM），它能够学习出最优的分类超平面。
SVM可用于预测交通流量中的分类问题，如通过某条道路的交通是否畅通。
对于连续性的交通流量预测问题，常使用线性回归、非线性回归等算法。
线性回归是一种线性的估计方法，通过回归分析把自变量和因变量间的关系用直线表示出来。
非线性回归常用的算法有神经网络、决策树等。
神经网络神经网络是一种模拟人类神经网络结构和功能的数学模型。
它由大量的节点和连接组成，类似于人脑的神经元和突触。
通过大量的模拟网络结构和训练过程，神经网络可以在不断调整过程中不断优化模型。
交通流量预测中，可以采用BP(Back Propagation)神经网络算法，该算法中有一个输出神经元用于输出结果。
城市道路交通流量预测模型研究
城市道路交通流量预测模型研究随着城市与人们生活水平的不断提高，城市道路交通量不断增加，如何精准地预测城市道路交通量，是城市交通管理部门面临的重要问题之一。
城市道路交通流量预测模型的研究，旨在通过建立模型预测未来交通流量，帮助交通管理部门及时采取措施，维护城市道路交通畅通。
本文将从模型建立的数据源、模型的建立及应用三个方面，展开城市道路交通流量预测模型的研究。
一、模型建立的数据源城市道路交通量预测模型的建立，需要大量的数据支持，其中主要数据包括：交通历史数据、天气数据、道路信息数据、人口数据等。
其中，交通历史数据是模型中最重要的数据之一，通过对历史交通数据的分析，可以找出一些规律和特征，为建模提供参考。
天气数据在城市道路交通量预测中也起到了非常重要的作用。
气象要素对交通流量的影响非常大，气温、降水、风速等天气因素都会影响到车辆行驶速度、路面阻力等因素，从而影响交通流量。
因此，采集和分析天气数据，对于预测城市道路交通量大有作用。
道路信息数据是建立城市道路交通量预测模型的另一重要数据源，它包括了道路交通管理部门所掌握的所有道路信息，如道路长度、车道数、限速情况、交通信号灯设置、站点位置等等。
这些信息对于建模过程中的特征提取和模型建立非常关键，可以为预测提供更准确的数据支持。
人口数据也是城市道路交通量预测模型中的重要数据之一。
城市人口的增长速度，直接影响到交通流量的增长和交通压力的变化。
因此，在建立城市道路交通量预测模型时，人口数据的重要性也不可忽视。
二、模型的建立城市道路交通量预测模型建立的关键在于构建一种可靠、高精度的模型。
在这个过程中，模型的建立涉及到多种统计和预测方法，其中最常用的包括回归分析、人工神经网络分析等。
回归分析是指通过线性回归方程等数学方法，寻找隐含在历史数据中的某种规律性关系，并用这些关系来对未来的交通流量进行预测。
它是一种简单有效的预测方法，特别是当历史数据具有明显的规律性和趋势性时，回归分析可以预测出较准确的结果，但当其难以找到欣喜关系时，其预测能力就不甚理想。
交通流量预测模型研究及其在城市交通规划中的应用
交通流量预测模型研究及其在城市交通规划中的应用随着城市化的进程不断推进，城市交通问题已经成为人们生活中不可避免的一部分，而解决城市交通问题首先需要的是合理的交通规划。
而对于交通规划来说，交通流量预测模型的建立和应用是至关重要的一步。
本文将探讨交通流量预测模型的研究以及其在城市交通规划中的应用。
一、交通流量预测模型的研究1、相关理论首先，要建立交通流量预测模型，需要具备相关的理论基础。
交通流理论是交通工程学科的一个重要分支，它研究车辆在道路上的运行规律，包括车流量、车速、密度等因素。
在交通流理论的基础上，可以建立不同的交通流量预测模型。
2、数据收集其次，交通流量预测模型的建立需要大量的数据支持。
这些数据包括历史的交通流量数据、天气数据、路段容量和行车速度等信息。
数据的收集方式一般有两种：一是通过交通管理部门的监测设备获取，二是通过物联网技术实现实时获取。
3、建模方法最后，选择合适的建模方法也是交通流量预测模型的建立所必需的一步。
常用的建模方法包括时间序列分析方法、神经网络模型、支持向量机模型和回归分析方法等。
二、交通流量预测模型在城市交通规划中的应用1、交通拥堵缓解交通流量预测模型在城市交通规划中的应用可以帮助交通管理部门做出更准确、更科学的决策。
例如，通过交通流量预测模型可以准确预测交通拥堵情况，及时采取相应的措施缓解拥堵，如调整信号灯周期、优化路网布局，或制定限行措施等。
2、公共交通规划其次，交通流量预测模型在公共交通规划中也具有重要意义。
通过预测公共交通需求，可以合理规划公交线路和车辆配备，提高公共交通服务的效率和质量。
同时，还可以通过预测交通拥堵情况，调整公共交通运行方案，使公交能够在拥堵路段更快地到达目的地，提高出行效率。
3、城市交通布局布局规划是城市交通规划中的重要一环。
交通流量预测模型可以帮助规划部门预测不同区域的交通流量，通过科学地布局交通设施和优化交通组织，缓解拥堵状况，提高交通效率。
高速公路交通流量预测的建模方法探讨
高速公路交通流量预测的建模方法探讨随着城市化进程的不断加快和人口的快速增长，交通拥堵问题变得越来越突出。
在这种情况下，对于高速公路交通流量预测的研究变得尤为重要。
高效的交通流量预测能够帮助交通管理部门做出合理的决策，提高交通管理效率，减少拥堵问题。
本文将探讨高速公路交通流量预测的建模方法。
一、数据收集与处理高速公路交通流量预测的首要任务是收集并处理大量的交通数据。
在过去的几十年里，交通数据收集技术得到了长足的发展。
如今，交通数据可以通过传感器、摄像头和移动设备等多种方式进行收集。
这些数据可以包括车辆数量、速度、密度等信息。
数据处理是交通流量预测中的一个关键步骤。
传统的数据处理方法包括数据清洗、数据压缩、数据特征提取等。
然而，这些方法往往需要大量的人力和时间，并且容易出现误差。
随着机器学习和人工智能的快速发展，使用这些技术来处理交通数据已经成为一种主流方法。
通过设计合适的算法和模型，可以自动地从原始数据中提取有用的特征，并减少误差。
二、传统的交通流量预测模型在过去的几十年里，研究人员提出了许多传统的交通流量预测模型。
这些模型基于统计学和数理统计学的方法，包括回归分析、时间序列分析和灰色系统理论等。
回归分析是一种常用的建模方法，它通过建立交通流量与各种特征之间的关系来进行预测。
回归分析可以是线性或非线性的，具体的模型选择取决于数据的特点。
时间序列分析是一种利用时间序列数据来预测未来交通流量的方法。
时间序列分析可以分为单变量和多变量两种。
单变量时间序列分析只考虑交通流量本身的变化，而多变量时间序列分析则考虑其他一些影响因素，如天气、工作日或非工作日等。
灰色系统理论是一种有限数据序列不确定性问题的数学分析方法。
它主要通过观察序列的规律性和趋势性来进行预测。
三、基于机器学习的交通流量预测模型随着机器学习和人工智能的快速发展，越来越多的研究者开始探索使用机器学习方法来进行交通流量预测。
机器学习方法可以更好地处理高维度、非线性和复杂的交通数据。
数学建模在城市交通流量预测中的应用研究
数学建模在城市交通流量预测中的应用研究近年来，随着城市化进程的加速，城市交通问题越来越受到人们的关注。
而如何准确地预测交通流量，则成为交通问题中的一大难题。
本文将介绍数学建模在城市交通流量预测中的应用，探讨其优势和限制。
一、数学建模在城市交通流量预测中的作用城市交通流量的预测，是指预测某一时段内特定路段的交通密度、流速和平均行驶时间等统计数据。
这些数据对于公共交通规划和交通路网优化具有重要的参考价值。
而数学建模则是一种通过物理过程模型或统计模型，预测未来可能出现的情况的方法。
在城市交通流量预测中，数学建模可以帮助交通规划部门把握交通流量的变化趋势，制定合理的公共交通和交通路网规划，从而优化城市交通，提高交通效率。
二、数学建模在城市交通流量预测中的应用研究1. 时间序列模型时间序列模型是一种基于历史数据，通过时间序列的预测方法来预测未来参考的模型。
在城市交通流量预测中，时间序列模型可以通过历史交通流量数据，对未来一段时间的交通流量进行预测。
具体操作可以采用ARIMA模型、灰色模型等方法。
2. 线性回归模型线性回归模型是一种通过自变量和因变量之间的线性关系，对未来参考变量进行预测的方法。
在城市交通流量预测中，线性回归模型可以通过公路长度、车道数量、交通状况等因素来预测交通流量。
具体操作可以采用最小二乘法、逻辑回归等方法。
3. 神经网络模型神经网络模型是一种基于神经网络的方法，通过对大量数据进行训练，建立起网络模型，从而对未来数据进行预测的方法。
在城市交通流量预测中，神经网络模型可以通过对历史交通流量、气象数据、地理坐标等的分析，建立起预测模型。
具体操作可以采用BP神经网络、RBF神经网络等方法。
三、数学建模在城市交通流量预测中的优势和限制1. 优势数学建模在城市交通流量预测中具有如下优势：（1）准确性高：数学建模可以通过大量的历史数据和现有数据进行分析，从而进行精确的交通流量预测。
（2）快速性高：数学建模可以通过计算机程序快速的对大量数据进行分析和预测，可以及时的提供参考数据。
交通流量预测模型研究及其应用
交通流量预测模型研究及其应用随着城市化进程不断加深，交通问题成为越来越多的城市面临的难题。
更多的车辆和行人在市区内通行，既影响了行驶效率，又增加了拥堵和交通状况的不确定性。
为了应对这些问题，交通流量预测模型应运而生，成为现代城市规划、管理和发展的重要工具之一。
本文将介绍交通流量预测模型的研究、应用，并探讨其在城市交通规划和管理中的价值。
一、交通流量预测模型的分类及其特点在交通流量预测模型中，根据预测的时间跨度和预测类型的不同，可将其分类为长期预测模型和短期预测模型。
长期预测主要是对5年10年的时间跨度进行预测，以预测未来市区发展的交通流量、道路承载能力等方面的需求，通常采用统计分析或回归分析等方法。
短期预测则是对未来24小时内的交通流量进行预测，以预测未来的交通拥堵现象、道路流量等数据，通常采用时间序列分析和神经网络分析等方法。
在预测时，交通流量预测模型通常需要使用大量的交通数据，包括道路等级、道路长度、车辆类型等，并依靠算法和模型分析大量的数据和预测变量，以确定有关变量之间的关系和趋势。
这些模型的预测速度和准确性通常优于人力预测，使交通管理人员能够更好地应对交通状况变化。
二、交通流量预测模型的应用交通流量预测模型的应用涵盖众多领域，包括城市规划、公共交通、交通运输、政府管理等领域。
为了更好地利用交通流量预测模型，并改善城市交通状况，下面将对交通流量预测模型的三个主要应用领域进行介绍。
1.城市规划交通流量预测模型可以为城市规划带来很大的改善，因为它可以帮助城市规划师更好地预测道路规划和规划限制。
这一点对于城市规划的可持续性发展非常重要，因为它可以帮助规划师预测未来道路通行的能力和未来交通拥堵情况，从而避免道路并排拥堵的问题。
2.公共交通对于公共交通的管理人员，交通流量预测模型也可以提供宝贵的见解。
交通流量预测模型可以帮助公共交通公司更好地了解人们的出行习惯和需求，从而调整公共交通路线和时刻表，以提高乘客体验和效率。
城市交通流量预测的建模与研究
城市交通流量预测的建模与研究城市交通是城市生活的重要组成部分，而城市交通的流量预测，对于城市规划、交通管理等方面都具有重要意义。
在城市快速发展的趋势下，交通流量的预测显得更加重要。
因此，城市交通流量预测的建模与研究是一个迫切需要解决的问题。
一、城市交通流量预测的背景城市交通流量预测是城市交通的重要部分，其重要性不言而喻。
现如今的城市交通流量预测主要是通过历史数据进行建模和预测。
数据也是提高城市交通管理自动化水平的重要基础，因此数据需求量不断增加，消费社会现象的出现，更加需要精确的数据模型来提高管理的自动化水平。
二、城市交通流量预测的方法1.基于历史数据建模法城市交通流量预测的最大难点在于预测基础数据的准确性，这个问题可以通过收集历史数据，再通过将数据输入到计算机模型进行预测来解决。
其中，历史数据应该具有良好的可拓展性，比如时间、模式、交通工具等。
这种方法能够预测出交通流量，但是由于市场情况、季节变化等因素的影响，预测结果具有一定的偏差。
2.基于实时数据建模法城市交通流量预测的一种新的技术是基于实时数据建模法。
这种技术的优势在于，只要收集到实时数据景象，就可以对交通流量进行不间断的查询，相比历史数据，实时数据能够更精确地预测某一时间段的交通流量。
但是相应的，基于实时数据的交通流量预测速度也相对较慢，预测准确度也受到了一定的局限。
3.机器学习建模法随着人工智能技术的发展，机器学习建模法也日渐普遍。
机器学习可以学习历史数据的变化规律，进而形成具有较高预测准确性的交通流量预测系统。
同时又避免了实时卫星定位系统对时间的限制和技术设备的限制。
但是，机器学习建模法需要训练数据量的大量积累，学习成本相对较高。
三、城市交通流量预测的应用场景城市交通流量预测有着广泛的应用场景，比如：1.城市规划，交通枢纽的规划通常需要参考城市交通流量预测模型。
2.交通监管，交通管理者需要根据交通流量预测模型，进行交通拥堵、事故等事件的监管。
城市交通流量数据建模与预测分析
城市交通流量数据建模与预测分析随着城市化进程的加速和人口持续增长，城市交通流量问题日益凸显。
如何准确建模和预测城市交通流量，成为解决城市交通拥堵问题的关键。
本文将分析城市交通流量数据建模与预测的重要性，并介绍一些常用的方法和技术。
城市交通流量数据建模与预测的重要性不言而喻。
准确的交通流量建模和预测可以帮助城市规划部门有效规划道路网络、优化交通信号控制，提高交通运输效率，减少拥堵现象，改善通行条件。
此外，交通流量预测对于交通管理决策、出行出行指引以及交通安全等方面也有着重要意义。
因此，城市交通流量数据建模与预测分析是实现智慧城市交通管理的重要组成部分。
首先，城市交通流量数据建模是实现准确预测的基础。
交通流量数据的建模可以通过对历史交通数据的分析，找出规律和趋势，并根据这些规律和趋势建立相应的数学模型。
常见的建模方法包括回归模型、时间序列模型、人工神经网络模型等。
这些模型能够根据历史数据的输入，预测未来的交通流量情况。
通过建模分析，我们可以研究不同因素对交通流量的影响，并进行系统的预测和评估。
其次，城市交通流量预测分析是指根据建立的模型，预测未来的交通流量情况。
预测分析可以应用在不同的时间尺度上，包括长期预测、短期预测和即时预测。
长期预测可以帮助城市规划部门预测未来几年的交通需求，从而合理规划道路建设和交通设施。
短期预测可以提前几小时或几天预测交通拥堵情况，为交通管理部门提供决策支持，如调整交通信号配时、优化交通管控措施等。
即时预测可以实时监控城市交通流量，提供实时路况信息，帮助驾驶员选择最佳路线，减少拥堵时间和能源消耗。
在城市交通流量数据建模与预测分析中，需要考虑多种因素。
首先是交通需求因素，包括人口数量、就业状况、商业活动等。
这些因素会直接影响交通流量的大小和分布。
其次是交通网络因素，包括道路规划、道路容量、道路状况等。
良好的道路网络能够有效分散交通流量，减少拥堵现象。
再次是交通管理因素，包括交通信号控制、交通管控措施等。
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２ 高 速路 交通流 量预 测原 理
２．１ 预 测 数 学 模 型 高速路交通系统是一个时变 、非线性 系统 。从基本结
构上来看 ，交通流量 （ｔ）具有周期性 ，同时也存 在 由于天气 、 拥堵 、车祸 、道路维修等引起 的非周期分量 ，可表示为
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１９４ 一
（ｔ） ＝ ｃ（ｔ）＋ （ｔ）
（１） 差 的模 型被称为异方差模型 ¨ ， ］。
ＡＢＳＴＲＡ ＣＴ ：Ｔｏ ｉｍ ｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｈｉｇｈ— ｗａｙ ｔｒａｆｆ ｉｃ ｆ ｌｏｗ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ， ａ ｈｙｂｒ ｉｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｐｕｔ ｆｏｒ－ ｗａｒｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｔｒａｆｆｉｃ ｄａｔａ ｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｔｈｅ ａｐｅｒ ｉｏｄｉｃ ｄａｔａ ｗｅｒｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄ ｗｉｔｈ ＥＥＭＤ ｔｏ ｍａｘｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｉｎｆｏｒ ｍ ａｔｉｏｎ． ＧＡＲＣＨ ｅｆｆｅｃｔ ｗａｓ ｔｅｓｔｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ． Ｔｈｅｎ ａ ｈｙｂｒ ｉｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｔｅｓｔ ｒｅｓｕｌｔｓ．Ｔｈｅ ｃｏｎｔｒａｓｔｉｖｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｈｙｂｒｉｄ ｍｏｄｅｌ，ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａ ｌ ＥＥＭＤ —ＡＲＭＡ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｍ ｏｄｅｌ ｗｅｒｅ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ａｃｔｕａｌ ｔｒａｆｆｉｃ ｆ ｌｏｗ ｄａｔａ ｏｎ Ｃｈｅｎｇｄｕ ｆｒｅｅｗａｙ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｈｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅｒｅ ｉｓ ｏｂｖｉｏｕｓ ＧＡＲＣＨ ｅｆｆｅｃｔ ｏｎ ｔｒａ ｆｆｉｃ ｆ ｌｏｗ ｄａｔａ ａｎｄ ｔｈｅ ｍ ｏｄｅｌ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｈａｓ ｓｍａｌｌｅｒ ｖａｌｕｅ ｉｎ ＭＡＰＥ ａｎｄ ＭＳＥ ａｎｄ ｐｅｒｆｏｒｍ ｓ ｂｅｔｔｅｒ ｉｎ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ． ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ：ＧＡＲＣＨ；Ｔｒａｆｆｉｃ ｆｌｏｗ；Ｈｙｂｒ ｉｄ ｍｏｄｅｌ；ＥＥＭＤ
第３３卷 第０２期
文 章 编 号 ：１００６—９３４８（２０１６）０２—０１９４—０４
计 算 机 仿 真
Hale Waihona Puke ２０１６年２月 关 于 交 通 流 量 数 据 预 测 建 模 研 究
王秋 平 ，舒 勤 ，黄宏 光
（四川 大学电气信息学 院，四川 成都 ６１００６５）
摘要 ：研究 高速路交通流量预测建模问题 ，交通流量数据不仅具有周期性还具有波动性。 由于交通流量存在 随机性 ，传统模 型只反映了交通流量一部分信息 ，预测准确度较低。为了提高高速路交通流量预测精度 ，结合交通流量数据特性 ，提 出了一 种新的混合 预测方法 。采用 ＥＥＭＤ分解非周期分量 ，使其 信息最大化 ，对分解 出的分量进 行 ＧＡＲＣＨ效应检验 。根 据检验 结果建立了混合预测模 型。针对成都市某高速路的实测交通流量数 据，采用混合预测模 型与 ＥＥＭＤ—ＡＲＭＡ模 型 、神经 网 络模型进行对比实验 。实验结果表 明，高速路交通流量的非周期 分量存在 明显 的 ＧＡＲＣＨ效应 ，相 比于传统 模型 ，混合模型 的预测平均误 差和均方误差小 ，预测精度高且稳定。 关键词 ：广义 自回归条件异方差 ；交通流量 ；混合模型 ；集合经验模态分解 中 图 分 类 号 ：ＴＰ３９１．９； 文 献 标 识 码 ：Ｂ
ｌ 引言 短 期 交 通 流 量 预 测 是 智 能 交 通 系 统 的一 个 重 要 组 成 部
分 ，一个实 时并精确 的交通 流量 预测模型对 于旅客 出游 和管 理者进行决策都具有重大意 义 Ｊ。 目前 ，国内外 存在 的高 速路流量预测方法可 以分为两类 ：①基 于数 学分析 的模 型 ，如卡 尔曼 滤波 、自回归滑 动平 均 （ＡＲＭＡ）等 。此 类方 法 根据未来数据和历 史数 据的相 关性 建立模 型。②工 智 能模 型 ，如神 经网络技 术 、支持 向量机等 。此类方法是 根据 “训练 与学 习”过程来 达到精确 预测的 目的。 由于受到 天气 、车祸 、 节假 日等 因素 的影 响 ，高速路交通流量 系统 本质上是 一个非 线性 时变 系统 ，高速路流量预测仍然具 有很大 的挑战 。从整
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ＧＡＲＣＨ Ｅｆｅｃｔ ｉｎ Ｔｒａｆｉ ｃ Ｆｌｏｗ Ｄａｔａ ａｎｄ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｍ ｏｄｅｌ
ＷＡＮＧ Ｑｉｕ—ｐｉｎｇ，ＳＨＵ Ｑｉｎ，ＨＵＡＮＧ Ｈｏｎｇ—ｇｕａｎｇ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｓｉｃｈｕａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ Ｓｉｃｈｕａｎ ６１００６５，Ｃｈｉｎａ）
基金项 目：四川省交通科技项 目（２０１３ｃ７—１） 收稿 日期 ：２０１５—０３—１９ 修回 日期 ：２０１５—０４—１２
体上看 ，交通 流量 具有 以 日为周 期 的周期性 ，但 同时也存 在 非周期性 。运用 以上模 型很 难全 面反 映出高 速路交 通流 量 特性 ，不 能保 证对 任何 时 刻 的交 通流 量均 具有 较 好 的预 测 精 度 。