基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法

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基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法

杨兆升, 邴其春, 周熙阳, 马明辉, 李晓文

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杨兆升, 邴其春, 周熙阳, 马明辉, 李晓文. 基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(6): 22-26,43. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.004

引用本文:

杨兆升, 邴其春, 周熙阳, 马明辉, 李晓文. 基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(6): 22-26,43. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.004

YANG Zhaosheng, BING Qichun, ZHOU Xiyang, MA Minghui, LI Xiaowen. A Short-term Traffic Flow Prediction Method Based on Similarity Search of Time Series[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(6): 22-26,43. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.004

Citation:

YANG Zhaosheng, BING Qichun, ZHOU Xiyang, MA Minghui, LI Xiaowen. A Short-term Traffic Flow Prediction Method Based on Similarity Search of Time Series[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(6): 22-26,43. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.004

杨兆升, 邴其春, 周熙阳, 马明辉, 李晓文. 基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(6): 22-26,43. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.004

引用本文:

杨兆升, 邴其春, 周熙阳, 马明辉, 李晓文. 基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(6): 22-26,43. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.004

YANG Zhaosheng, BING Qichun, ZHOU Xiyang, MA Minghui, LI Xiaowen. A Short-term Traffic Flow Prediction Method Based on Similarity Search of Time Series[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(6): 22-26,43. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.004

Citation:

YANG Zhaosheng, BING Qichun, ZHOU Xiyang, MA Minghui, LI Xiaowen. A Short-term Traffic Flow Prediction Method Based on Similarity Search of Time Series[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(6): 22-26,43. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.004

基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.004

吉林大学交通学院长春130025;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130025;吉林大学吉林省道路交通重点实验室长春130025
吉林大学交通学院长春130025
吉林大学交通学院长春130025
吉林大学交通学院长春130025
吉林大学交通学院长春130025

基金项目:

“863”国家高技术研究发展计划项目

国家科技支撑计划项目

中图分类号: U491
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出版历程
- 刊出日期: 2014-12-28

A Short-term Traffic Flow Prediction Method Based on Similarity Search of Time Series

摘要: 为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法.利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度较高的历史时间序列,进而确定与预测时刻相对应的历史数据,利用回声状态网络模型实现交通流的短时多步预测.采用某特大城市快速路5 min采样间隔的交通流量数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明,回声状态网络模型的预测精度分别比ARIMA模型和BP神经网络模型提高了6.25%和3.85%,以时间序列相似性搜索结果作为模型输入数据能够进一步提高交通流短时预测的精度.
- 时间序列 /
- 相似性搜索 /
- 界标模型 /
- 回声状态网络 /
- 短时预测
- time series /
- similarity search /
- landmark model /
- echo state networks /
- short-term prediction

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