【摘 要】
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车流量预测是城市智能交通系统研究中的热点难点问题之一,精确的车流量预测能有效的支持智能交通系统的发展减少拥堵。同时车流量预测的精确度严密关系到居民的出行质量
【机 构】
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北方工业大学计算机学院, 北京100041
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车流量预测是城市智能交通系统研究中的热点难点问题之一,精确的车流量预测能有效的支持智能交通系统的发展减少拥堵。同时车流量预测的精确度严密关系到居民的出行质量。然而车流量受诸多因素不同程度的影响,具有一定程度的随机性、灰色性和不确定性,从城市交叉路口得到的车流量监控数据也具有一定程度的缺失和偏差,简单准确且高效的预测车流量成为一个挑战。基于交叉路口采集到的车牌识别数据,通过经典GM(1,1)得到的预测值对比真实值计算出残差,用残差去修正计算模型得到修正GM(1,1)模型,对同一序列集进行多次应用修正模型,最后数值稳定收敛且精度高于未修正模型的结果。
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