[发明专利]一种交通流预测的三次指数平滑最优方法在审
申请号: | 201610229204.1 | 申请日: | 2016-04-13 |
公开(公告)号: | CN105761489A | 公开(公告)日: | 2016-07-13 |
发明(设计)人: | 赵海涛;杨济瑞;刘南杰;朱洪波 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01;G06Q10/04 |
代理公司: | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人: | 汪旭东 |
地址: | 210003 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 通流 预测 三次 指数 平滑 最优 方法 | ||
1.一种交通流预测的三次指数平滑最优方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
步骤1:选定M个连续时段的历史数据,确定出平滑初值;若在历史数据较多的情况下,初值对预测的影响不大,反之,在历史数据较多的情况下用简单的平均法获得初值;统一采用计算历史数据的算术平均方法确定平滑初值;
步骤2:设定距长λ=0.01,则将α分成100个相同的距离的区间,记为αk(k=1,2,...);
步骤3:取αk=0.01,计算出对应的minSSE值;
minSSE为误差平方和公式:其中,n表示所用到的数据时段数,为交通流时间序列时段t的预测数据,xt为交通流时间序列时段t的实际数据;
步骤4:取αk=0.02,计算出对应的minSSE值,以此类推,重复步骤3,直到所有的αk计算完毕,求出所有对应的minSSE值;
步骤5:选择最小minSSE值对应的αk值,这个值就是用作预测的最优α值;
步骤6:根据寻求到的最优α值进行预测,下次进行寻求最优α值时,去掉最早的一个数据,加入下次的实际值,获得新的一组M个数据,重复上述步骤1到步骤6,实现三次指数平滑法系数的自适应。
2.根据权利要求1所述的一种交通流预测的三次指数平滑最优方法,其特征在于,所述方法利用等距法寻求三次指数平滑法最优平滑系数,设定不同的距长。
3.根据权利要求1所述的一种交通流预测的三次指数平滑最优方法,其特征在于,所述方法在0~1范围内通过对距长进行调整可得到不同精度的α,根据不同的需求得到不同的精度;确定了距长后,将得到的不同α的取值带入公式(6),将式(6)得到的结果带入式(7)、(8)、(9),根据精度要求遍历的搜索到最优平滑系数。
4.根据权利要求3所述的一种交通流预测的三次指数平滑最优方法,其特征在于,所述公式(6)为其中φt是关于时间t的函数,并且当0<α<1,t>1时,0<φt<1,当t=1时,有另外,约定初始状态φ1=1。
5.根据权利要求3所述的一种交通流预测的三次指数平滑最优方法,其特征在于,所述公式(7)为
6.根据权利要求3所述的一种交通流预测的三次指数平滑最优方法,其特征在于,所述公式(8)为
7.根据权利要求3所述的一种交通流预测的三次指数平滑最优方法,其特征在于,所述公式(9)为
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