中央高校基本科研业务费专项资金(CHD2012JC056)
- 作品数：3 被引量：32H指数：2
- 相关作者：许宏科程鸿亮赵玲钱超代亮更多>>
- 相关机构：长安大学西安邮电大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金长江学者和创新团队发展计划更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于OLAM的高速公路交通量多维预测研究被引量：8
- 2013年
- OLAM是联机分析处理与数据挖掘的有机结合,本文以高速公路收费数据为基础,提出一种基于OLAM实现高速公路交通量多维预测的方法.该方法构建了多维数据雪花模型,建立起收费数据的数据仓库并得到交通量多维统计结果;在构建季节ARIMA预测模型过程中,检测出因节假日、恶劣天气导致的交通量异常值并对模型进行修正;最后利用修正后的模型实现了交通量的预测.与一般季节ARIMA模型相比,修正后模型的白噪声方差和AIC值显著降低,数据拟合程度明显提高.实验结果表明,该方法具有较高的预测精度,其中MAE和MAPE分别为50.43和1.59%,能够满足高速公路管理部门利用收费数据分析、预测交通量时空变化趋势的要求,从而为制定各项政策提供理论依据和决策参考.
- 钱超许宏科徐娜代亮程鸿亮
- 关键词：公路运输OLAM收费数据交通量数据挖掘
- 基于灰色马尔可夫Verhulst模型的因特网访问人数预测分析
- 2014年
- 为了科学准确地预测近几年因特网访问人数，提出了应用灰色马尔可夫Verhulst模型进行预测的方法。首先，利用历史数据建立灰色Verhulst模型，通过确定系数可获得因特网访问人数的时间响应序列的表达式，从而可获得未来年份因特网访问人数的发展序列值。然后，结合马尔可夫链过程将序列状态划分为三类，通过确定状态转移矩阵可获得序列处于各状态的概率值及与各状态对应的预测中值，最终求得各序列的修正值。最后，通过2006／12～2012／6期间我国互联网上网人数的历史数据，预测了最近四个统计时段的访问人数。实例表明，该模型预测结果的误差更小、精度更高，还能提供预测结果的波动范围及出现概率，能够为网络建设及管理提供决策依据。
- 赵玲许宏科
- 关键词：因特网VERHULST模型
- 基于最优加权组合模型的道路交通事故预测被引量：24
- 2013年
- 交通事故预测是交通安全评价、规划和决策的基础。针对各种单一灰色预测模型存在的局限性,建立了一种基于最优加权的灰色组合预测模型。根据我国道路交通事故的发展情况,建立了GM(1,1)、Verhulst和SCGM(1,1)c相结合的组合预测模型,运用最优加权法确定组合预测模型的权重系数。利用2001—2007年我国道路交通事故死亡人数的实际值作为原始数据,构建各个单一预测模型和最优组合预测模型,预测其2008—2010年交通事故死亡人数。预测结果表明,组合预测模型比单一GM(1,1)模型、Verhulst模型和SCGM(1,1)c模型具有更高的预测精度。
- 赵玲许宏科程鸿亮
- 关键词：交通安全交通事故组合预测
