一种基于Markov的灰色Verhulst短时交通流预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于Markov的灰色Verhulst短时交通流预测方法：S1、基于原始交通流量序列建立灰色Verhulst模型，得出原始交通流量预测值；S2、利用倒数变换和最小二乘法对原始交通流量预测值进行改进，得出初始预测值；S3、利用Markov链对初始预测值的残差进行修正，得到最终预测值。本发明将原始交通流量预测值作为待定参数，再利用倒数变换和最小二乘法求对公式中的初值进行改进，得交通流量的初始预测值，使其预测的偏差达到最小，保证预测结果的准确性和有效性；最后利用Markov链对预测所得到的残差进行修正，一方面有利于提高模型的精度，另一方面能够大大提高最终预测结果的精确性，从而为实际短时交通流的计算提供准确有效的参照基础。