[发明专利]一种交通速度动态区间短时预测方法

说明书

本发明公开一种高可靠性的交通速度动态区间短时预测方法，包括如下步骤：(10)交通速度时间序列获取：获取道路上目标断面交通速度时间序列观测值；(20)平稳时间序列获取：通过一阶差分运算，将交通速度时间序列转化为平稳时间序列；(30)一阶差分预测值计算：根据交通速度一阶差分时间序列预测模型，计算各当前时间间隔内交通速度一阶差分预测值；(40)残差项标准差预测值计算：根据残差项综合广义自回归条件异方差预测模型，计算各当前时间间隔内残差项标准差预测值；(50)目标断面交通速度预测区间确定：根据交通速度观测值、交通速度一阶差分预测值和残差项标准差预测值，确定目标断面在各时间间隔内的交通速度预测区间。

技术领域

本发明属于交通流短时预测技术领域，特别是一种可靠性高的交通速度动态区间短时预测方法。

背景技术

交通流运行速度是道路交通运营、管理与控制的重要技术指标之一。准确、可靠的交通速度短时预测已经成为路径诱导、主动式交通控制等城市智能交通系统的重要研究内容。

国内外对道路断面交通速度短时预测技术开展了大量研究。基于统计模型以及人工智能等技术的预测方法不断被提出，并且预测的准确性也不断得到提高。

然而，大多数研究都只针对交通速度的一阶矩水平序列值开展预测方法的建模与评估，忽视了交通流速度二阶矩的波动特性，难以有效量化交通速度预测的可靠性。尽管也有少量研究提出对交通速度的二阶矩的波动性建模，但是现有的方法多采用制定参数的模型，极大限制了对交通速度二阶矩动态结构的描述。

总之，现有技术存在的问题是：交通速度短时预测的可靠性低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种交通速度动态区间短时预测方法,可靠性高。

实现本发明目的的技术解决方案为：

一种交通速度动态区间短时预测方法，包括如下步骤：

(10)交通速度时间序列获取：获取道路上目标断面交通速度时间序列观测值；

(20)平稳时间序列获取：通过一阶差分运算，将交通速度时间序列转化为平稳时间序列；

(30)一阶差分预测值计算：根据交通速度一阶差分时间序列预测模型，计算各当前时间间隔t内交通速度一阶差分预测值；

(40)残差项标准差预测值计算：根据残差项综合广义自回归条件异方差预测模型，计算各当前时间间隔t内残差项标准差预测值；

(50)目标断面交通速度预测区间确定：根据各前一时间间隔(t-1)内的交通速度观测值、各当前时间间隔t内交通速度一阶差分预测值和各当前时间间隔残差项标准差预测值，确定目标断面在各时间间隔t内的交通速度预测区间。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：

可靠性高。本发明在道路目标断面交通速度一阶矩水平序列短时预测模型构建的基础上，进一步提取和量化了交通速度二阶矩的波动特性，即对残差序列的二阶矩构建了条件异方差预测模型，通过对二阶矩动态标准差的预测，实现对交通速度动态区间的短时预测，进一步提升了目标断面交通速度短时预测的可靠性。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明交通速度动态区间短时预测方法的主流程图。

图2为实施例1012016号断面基于标准GARCH(1，1)、GJR-GARCH(1，1)、fGARCH(1，1)模型的交通速度一阶差分序列残差项标准差预测结果对比图。