【摘 要】
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短时交通流预测已经成为了交通领域研究的热点之一,它可以为交通管理部门提供实时和可靠的信息,以便相关部门做出相应决策来缓解交通拥堵.由于短时交通流存在线性和异方差成分,所以研究者们提出自回归移动平均（ARIMA）模型来解释其线性成分,用广义条件自回归异方差（GARCH）型来解释ARIMA模型的残差.然而ARIMA模型需要满足一定的假设条件,即模型的残差必须满足高斯分布,这种假设条件在实际的应用中很难
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短时交通流预测已经成为了交通领域研究的热点之一,它可以为交通管理部门提供实时和可靠的信息,以便相关部门做出相应决策来缓解交通拥堵.由于短时交通流存在线性和异方差成分,所以研究者们提出自回归移动平均（ARIMA）模型来解释其线性成分,用广义条件自回归异方差（GARCH）型来解释ARIMA模型的残差.然而ARIMA模型需要满足一定的假设条件,即模型的残差必须满足高斯分布,这种假设条件在实际的应用中很难满足.另外,传统的GARCH模型估计的残差是通过标准随机变量得到的,可能会使得估计不准确,从而不能很好地解释残差的异方差性.本文针对传统短时交通流组合模型（ARIMA-GARCH）存在的缺点,提出了一种新的组合模型.新的组合模型分为两个部分.第一个部分是改进的ARIMA模型,本文利用最大相关熵准则来估计ARIMA模型的自相关系数和偏自相关系数,并且用ARIMA-MCC模型对真实的短时交通流进行预测;第二个部分为改进的GARCH模型,即采用非参数模型-条件核密度模型（CKDE）来估计ARIMA-MCC模型的残差序列,并且用估计值来替代GARCH模型的标准随机变量,然后用CKDE-GARCH模型估计的残差与ARIMA-MCC模型的残差进行拟合,得到CKDE-GARCH模型的系数,并且用CKDE-GARCH模型向前一步估计的残差补偿ARIMA-MCC的预测值.最后,用新的组合模型去预测真实的城市交叉路口的短时交通流,并且对预测的相应结果做出了分析.为了体现新模型的优越性,本文选择一些具有针对性的模型来与它进行对比.另外,其它3组不同特征的短时交通流被用来对提出模型进行验证,并且对新模型的适用情况做出了分析.
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