基于自适应灰色区间模型的短时交通流不确定预测

打开文本图片集

摘要

为了更好地捕捉交通流随机波动的不确定性，提升短时交通流预测的准确性，进而为交通管理提供科学依据，提出一种自适应灰色区间模型，用于短时交通流的不确定预测。该自适应灰色区间模型由自适应灰色模型、粒子群算法和残差模型组成。首先，构建自适应灰色模型，预测短时交通流的均值，采用粒子群优化算法来实时获取自适应灰色模型的最优参数;然后，通过比较均值预测结果与真实值，得到残差序列，并对得到的残差序列进行绝对值处理，采用残差模型对经过绝对值处理的残差序列进行处理;最后，将均值预测结果与残差结果相结合，生成预测区间，实现对短时交通流的不确定量化。（剩余10646字）