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      基于ARIMA模型的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)

      2018-01-30 08:06汪塵塵
      卷宗 2018年35期
      關(guān)鍵詞:北碚區(qū)交通流乘法

      摘 要:實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地短時(shí)交通流預(yù)測(cè)是智能交通系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題?;诓捎肁RIMA(p,d,0)模型結(jié)構(gòu)的時(shí)間序列分析方法,提出一種適合重慶市北碚區(qū)的交通流自適應(yīng)預(yù)測(cè)算法。在該算法中采用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),通過(guò)擬合發(fā)現(xiàn)該算法的擬合度較高,可行性較高,適合進(jìn)行進(jìn)一步的推廣使用。

      關(guān)鍵詞:短時(shí)交通流預(yù)測(cè);ARIMA(p,d,0)模型;最小二乘法;擬合度

      交通流預(yù)測(cè)是交通管理與控制的關(guān)鍵技術(shù)之一,短時(shí)交通流預(yù)測(cè)在交通控制中,扮演重要的角色階段。本文采用北碚區(qū)的交通流量數(shù)據(jù),進(jìn)行短時(shí)交通流預(yù)測(cè)(5分鐘為間隔),充分考慮交通流的時(shí)空特性,在四組數(shù)據(jù)中,任意選取一組進(jìn)行研究,用一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行建模,一部分?jǐn)?shù)據(jù)用來(lái)測(cè)試預(yù)測(cè)精度。

      1 ARIMA模型

      1.1 建模思想

      1)獲取被觀測(cè)系統(tǒng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

      2)對(duì)數(shù)據(jù)繪圖,觀測(cè)是否為平穩(wěn)時(shí)間序列。若為非平穩(wěn)時(shí)間序列要先進(jìn)行d階差分運(yùn)算后化為平穩(wěn)時(shí)間序列,此處的d即為ARIMA(p,d,q)模型中的d;若為平穩(wěn)序列,則用ARMA(p,q)模型。所以ARIMA(p,d,q)模型區(qū)別于ARMA(p,q)之處就在于前者的自回歸部分的特征多項(xiàng)式含有d個(gè)單位根[1]。

      3)對(duì)得到的平穩(wěn)時(shí)間序列分別求得其自相關(guān)系數(shù)ACF和偏自相關(guān)系數(shù)PACF,通過(guò)對(duì)自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖的分析,得到最佳的階層p和階數(shù)q。由以上得到的d、q、p,得到ARIMA模型。

      4)模型診斷,進(jìn)行診斷分析,以證實(shí)所得模型確實(shí)與所觀察到的數(shù)據(jù)特征相符。若不相符,重新回到第(3)步。

      1.2 確定具體模型

      通過(guò)SPSS軟件分析,結(jié)合自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)的變化趨勢(shì),模型選擇標(biāo)準(zhǔn),發(fā)現(xiàn)自相關(guān)系數(shù)是逐漸減少的,屬于拖尾情形;偏自相關(guān)系數(shù)從第一個(gè)到第六個(gè)當(dāng)中變化巨大,在第六個(gè)的時(shí)候開(kāi)始在0附近波動(dòng),屬于截尾情形[2]。因此,可以得出該數(shù)據(jù)適合AR(6)模型。

      2 回歸模型

      2.1 理論基礎(chǔ)

      1)時(shí)間序列分析。時(shí)間序列分析,是一種對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法。該方法基于隨機(jī)過(guò)程理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律[3],以用來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。根據(jù)它就可以用過(guò)去數(shù)據(jù),推測(cè)事物的發(fā)展趨勢(shì);時(shí)間序列分析則側(cè)重研究數(shù)據(jù)序列的互相依賴關(guān)系,可以直接得到時(shí)間段與車輛之間的關(guān)系。

      2)最小二乘法。最小二乘法是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。它通過(guò)最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配,得到一個(gè)函數(shù)關(guān)系式。利用最小二乘法可以簡(jiǎn)單地求得未知的數(shù)據(jù),并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用曲線擬合,得到想要的結(jié)果。

      2.2 模型提出

      在我們研究?jī)蓚€(gè)變量(x,y)之間的相互關(guān)系時(shí),通??梢缘玫揭幌盗谐蓪?duì)的數(shù)據(jù)(x1,y1.x2,y2...xm,ym);將這些數(shù)據(jù)描繪在x-y直角坐標(biāo)系中,若發(fā)現(xiàn)這些點(diǎn)在一條直線附近[4],可以令這條直線方程如:

      yi=a0+a1x

      其中:a0,a1是任意實(shí)數(shù)。

      為建立這直線方程就要確定a0和a1,應(yīng)用《最小二乘法原理》,將實(shí)測(cè)值yi與利用計(jì)算值yj=a0+a1x的離差(yi-yj)的平方和[5]:

      最小為“優(yōu)化證據(jù)”。

      2.3 模型的建立

      本文選擇東進(jìn)一組的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究,將所有數(shù)據(jù)導(dǎo)入matlab分析通過(guò)畫(huà)圖,發(fā)現(xiàn)所有的數(shù)據(jù)呈周期性傅里葉變化的波動(dòng),周期為289(一天),于是我們決定使用最小二乘法。具體步驟如下:

      第一步:將每一段時(shí)間標(biāo)注為1,2,3……以替代原來(lái)完整的時(shí)間方便進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

      第二步:運(yùn)用matlab對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行平滑處理。

      第三步:然后運(yùn)用擬合工具箱進(jìn)行進(jìn)行傅里葉擬合東進(jìn)這組數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。結(jié)果如下:

      第四步:根據(jù)matlab軟件的分析,以時(shí)間段作為橫坐標(biāo),縱坐標(biāo)采取不同的車輛數(shù)。發(fā)現(xiàn)擬合度為0.9174。所以此次擬合屬于有效擬合。

      2.4 模型的評(píng)價(jià)

      平均絕對(duì)誤差

      平均絕對(duì)誤差與平均誤差相比,平均絕對(duì)誤差由于離差被絕對(duì)值化,不會(huì)出現(xiàn)正負(fù)相抵消的情況,因而,平均絕對(duì)誤差更能很好的反映預(yù)測(cè)值誤差的實(shí)際情況,公式如下

      得出結(jié)果為24.8289(誤差:這里指絕對(duì)誤差。用擬合得到的模型預(yù)測(cè)出的數(shù)據(jù)減去原始樣本數(shù)據(jù)的絕對(duì)值)

      平均相對(duì)誤差(相對(duì)誤差= 絕對(duì)誤差÷真值,為絕對(duì)誤差與真值的比值)得出結(jié)果為13.2362

      均方誤差(誤差的均方差)得出結(jié)果為20.1119

      3 結(jié)束語(yǔ)

      在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的今天,交通的暢通程度很明顯的影響人們的出行和工作,特別是在交通擁堵程度高的重慶市,因此,對(duì)重慶市進(jìn)行短時(shí)交通流預(yù)測(cè)顯得必不可少。做好短時(shí)交通流預(yù)測(cè),不僅方便交通管理規(guī)劃部門的戰(zhàn)略實(shí)施和布置,而且影響著居民出行的各類指標(biāo)。

      針對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,得出AR(6)模型,將數(shù)據(jù)集合模型進(jìn)一步進(jìn)行擬合,發(fā)現(xiàn)擬合度較高,可行性較大,適合對(duì)重慶市北碚區(qū)的進(jìn)行實(shí)踐性的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)。根據(jù)提供的4組數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的分析,首先對(duì)題目所給的數(shù)據(jù)用matlab進(jìn)行了處理,從4組數(shù)據(jù)中選擇了東進(jìn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,經(jīng)過(guò)分析,發(fā)現(xiàn)每289組數(shù)據(jù)為一天,將所有數(shù)據(jù)導(dǎo)入matlab分析通過(guò)畫(huà)圖,發(fā)現(xiàn)所有的數(shù)據(jù)呈周期性傅里葉變化的波動(dòng),周期為289(一天)。于是,決定使用回歸分析。將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練組和測(cè)試組,然后運(yùn)用擬合工具箱進(jìn)行進(jìn)行傅里葉擬合東進(jìn)這組數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合,得到最終的結(jié)果。

      參考文獻(xiàn)

      [1]韓超.宋蘇.王成紅. 基于ARIMA模型的短時(shí)交通流實(shí)時(shí)自適應(yīng)預(yù)測(cè)[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2004,16(7):1-2.

      [2]翁小雄.譚國(guó)賢.姚樹(shù)申等.城市交叉口交通流交通流特征與短時(shí)預(yù)測(cè)模型[J].交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào),2006,6(1):2.

      作者簡(jiǎn)介

      汪塵塵(1997-),女,重慶人,本科,研究方向:交通運(yùn)輸。

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