基于ARIMA-SVM组合模型的交通流量短时预测

摘要

随着经济和社会的快速发展,城市交通的拥堵问题日益严重,有效的短时交通量预测可减少盲目出警与控制警力成本。为此,本文采用ARIMA时间序列模型提取道路交通流量序列中线性特征,得到交通流序列预测残差。SVM模型能提取道路交通流量的残差序列非线性特征,对交通流预测残差进行修正。这两个模型组合能有效地提取时间序列全部特征,预测性能更佳。同时采用ARIMA-SVM组合模型对交通流量时间序列数据进行短时预测,其平均绝对误差和平均百分比误差分别为7.7%和12.7%,说明ARIMA-SVM组合模型预测效果较好。在ARIMA、SVM、ARIMA-SVM模型中,SVM模型预测性能最差,其平均绝对误差和平均百分比误差分别为28.2%和46.2%。