【摘 要】
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车流量预测是城市智能交通研究中的热点和难点问题之一。然而,车流量受到诸多因素的不同程度的影响,使用单一模型难以对其进行准确预测。针对这一问题,本文提出了基于傅里叶
【基金项目】
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东北石油大学引导性创新基金(2019QNQ—07)
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车流量预测是城市智能交通研究中的热点和难点问题之一。然而,车流量受到诸多因素的不同程度的影响,使用单一模型难以对其进行准确预测。针对这一问题,本文提出了基于傅里叶级数残差修正TDGM(1,1)的车流量预测模型。该模型首先应用离散灰色模型TDGM(1,1)对原始车流量序列进行建模,并得到初始预测值以及残差序列;然后通过傅里叶级数对残差序列进行二次拟合,同时对预测结果进行修正。通过实例分析以及对比试验表明,该模型可以有效提高车流量预测精度。
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