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短时交通流预测方法的比较研究 唐丽娜，张卫华 （合肥工业大学交通研究所，合肥，邮编230009 ） 摘 要：短时交通流预测是实现交通流诱导的关键技术之一。短时交通流因为其不确定性等特点而使其预测 很复杂。本文通过实地调查获取的交通流量数据，分别采用移动平均法、指数平滑法、AR 模型法三种交通流预 测方法进行短时交通流量预测。并通过不同的评价指标对上述三种方法的预测效果进行评价。得出AR 模型方法 的预测效果优于其他两种方法。 关键词：智能交通系统； 短时交通流预测；移动平均法；指数平滑法；AR 模型法 The Discussion of Methods of Short-term Traffic Flow Forecast TANG Lina， ZHANG Weihua （Research Institution of Traffic Engineering, HeFei University of Technology, HeFei 230009 ,China) Abstract: Short-term traffic flow is one of the core technology to realize traffic flow guidance. It is complicated to forecast the traffic flow because of its uncertainty. Through the data obtained by fieldwork, the paper forecasts the short-term traffic by three methods: moving-average method，index-smoothing method, AR model method. Finally, we evaluate the three effects of the three methods through different evaluate targets and get the result that AR model is the better method. Key words: Intelligent traffic system; Short-term traffic flow ；moving-average method; index-smoothing method ；AR model method. 1 引 言 智能交通系统ITS(Intelligent Transportation Systems)是近年来迅速发展的城市道路和高速公路控 制管理的新技术。该系统由先进的交通管理系统、先进的交通控制系统、先进的公共交通系统、先 进的营运车辆调度系统、先进的驾驶员信息系统、先进的城市间交通系统等组成。智能交通系统是 由通讯系统将运输系统中的人、车、路三要素紧密地结合在一起，最大限度的发挥整个交通运输系 统的运输和管理效率。其核心问题是解决好交通流量的控制与实时诱导环节。交通流诱导要解决的 一个关键问题是动态的和随机的交通流量在路段和交叉路口的分配问题，在学术上称之为“实时动 [1] [2] 态交通分配”(Real- Time- Dynamic Traffic Assignment) 。 智能交通系统中先进的交通控制系统与先进的交通管理系统均要求为其提供实时的交通流信 息。交通流预测是指在时刻t对下一决策时刻t+1 乃至以后若干时刻的交通流做出实时预测。一般认 为t到t+1 之间的预测时间跨度不超过15min （乃至小于5min ）的预测为短时(Short-term)交通流预测。 交通流预测是实时控制与诱导的前提，是智能交通系统实现的理论基础。[3] 2 预测方法简介 参数模型预测法是指如果预测对象的数学模型能用有限个实参数加以描述，或者更具体一些， 作者简介：唐丽娜（1983-），女，河北省，硕士研究生，交通运输规划与管理，合肥工业大学247 信箱 230009,tel(1322569356