Abstrakt. Den exakta kortsiktiga trafikflödesprognosen är grundläggande för både teoretiska och empiriska aspekter av införandet av intelligenta transportsystem. Studien syftade till att utveckla en enkel och effektiv hybridmodell för prognostiserad trafikvolym som kombinerar modellerna AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) och Genetic Programming (GP). Genom att kombinera olika modeller kan olika aspekter av trafikflödets underliggande mönster fångas upp. ARIMA-modellen användes för att modellera den linjära komponenten i tidsserien för trafikflöde. Därefter användes GP-modellen för att fånga den ickelinjära komponenten genom att modellera resterna från ARIMA-modellen. Hybridmodellerna monterades för fyra olika tidsaggregeringar: 5, 10, 15 och 20 min. Valideringarna av den föreslagna hybridmetoden utfördes med hjälp av trafikdata under både typiska och atypiska förhållanden från flera platser på motorvägen I-880N i Förenta staterna. Resultaten visade att hybridmodellerna hade bättre prediktiv prestanda än att endast använda ARIMA-modellen för olika aggregeringsintervall under typiska förhållanden. Det genomsnittliga relativa felet (MRE) för hybridmodellerna konstaterades vara mellan 4,1 och 6,9 % för olika aggregeringsintervall under typiska förhållanden. Hybridmetodens prediktiva prestanda förbättrades med en ökning av aggregeringstidintervallet. Dessutom visade valideringsresultaten att hybridmodellens prediktiva prestanda också var bättre än ARIMA-modellens under atypiska förhållanden.
Autoregressiv integrerad glidande medelvärde och genetisk programmering kombineras för trafikflöde förutsägelse REF.
Short-term traffic flow prediction using a methodology based on autoregressive integrated moving average and genetic programming
{'venue': None, 'journal': 'Transport', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}