基于时间占有率的短时交通预测模型

摘要

本文针对现有的交通预测模型大多以交通量为变量,而交通量作为二值函数,无法有效地判断道路交通是否处于交通顺畅或拥挤状态,采用时间占有率这一单值变量,建立了基于ARIMA(p,d,q)时间序列结构的短时交通预测模型.在建模过程中,以非参数检验法判定序列平稳性,AIC准则确定模型结构,最小二乘算法(LS)估计参数.以城市中心商务区交叉口为实例,对一个信号控制周期的占有率实测值进行预测分析.结果表明,时间占有率比仅仅用交通量更能描述交叉口的实际情况,且算法简单,精度高,适合于交通控制和信息诱导系统的实时在线预测.