【摘 要】
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为了更加精准实时地发布道路交通状态以及交通流趋势预警,基于动态规划和剪枝技术的PELT变点检测方法,针对卡口数据进行交通流状态检测与短期预测研究.首先,对于交通流近平稳状态的检测,结合时间序列的ADF检验构建了交通流近平稳状态检测方法.该方法能够快速准确地将断面交通流序列划分为多个可能接近平稳状态的候选间隔,接着对每个候选间隔进行ADF检验,在给定显著性水平下判别候选间隔是否平稳,进而检测出交通流序列中的近平稳状态.其次,对于交通流的短期预测,在PELT变点检测基础上将局部多项式回归与Sigma原则结合,
【机 构】
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贵州大学 数学与统计学院,贵州 贵阳 550025;贵州大学 数学与统计学院,贵州 贵阳 550025;公共大数据国家重点实验室,贵州 贵阳 550025
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为了更加精准实时地发布道路交通状态以及交通流趋势预警,基于动态规划和剪枝技术的PELT变点检测方法,针对卡口数据进行交通流状态检测与短期预测研究.首先,对于交通流近平稳状态的检测,结合时间序列的ADF检验构建了交通流近平稳状态检测方法.该方法能够快速准确地将断面交通流序列划分为多个可能接近平稳状态的候选间隔,接着对每个候选间隔进行ADF检验,在给定显著性水平下判别候选间隔是否平稳,进而检测出交通流序列中的近平稳状态.其次,对于交通流的短期预测,在PELT变点检测基础上将局部多项式回归与Sigma原则结合,得到短期断面交通流趋势预测区间.再次,为了探究局部多项式回归方法的预测效果,在模拟研究中,将其与LOESS和k近邻回归方法进行比较.最后,以贵阳市每2 min交通卡口车流量数据为例,运用所提方法检测近平稳状态并进行短期交通流趋势预测.结果表明:局部多项式回归方法在可决系数和均方根误差两个评价指标下均表现较优;所提方法对于交通流近平稳状态的检测具有有效性;对于短期断面交通流趋势的预测,预测区间趋势与观测时序基本吻合,且交通流趋势预测区间覆盖率高达80％,进一步说明所提预测方法具有一定的时效性和有效性.
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