Bakgrund Exakt förutsägelse av trafikflödet är en integrerad komponent i de flesta av de intelligenta transportsystemen (ITS). Den datadrivna metoden med hjälp av Box-Jenkins Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) modeller som rapporterats i de flesta studier kräver bra databas för modellbyggande. Dessa modellers tillämplighet är därför fortfarande en fråga på platser där tillgången till uppgifter kan vara ett problem. I denna studie försöker man komma till rätta med ovanstående problem genom att föreslå ett förutsägelsesystem med hjälp av modellen "Sasonal ARIMA" (SARIMA) för att på kort sikt förutsäga trafikflödet med hjälp av endast begränsade indata. Metod A 3-lane arteriell väg i Chennai, Indien valdes eftersom studien stretch och begränsade flödesdata från endast tre på varandra följande dagar användes för modellutveckling med SARIMA. Efter nödvändig skillnad för att göra indatatidsserien stationär ritades den automatiska korreleringsfunktionen (ACF) och den partiella autokorreleringsfunktionen (PACF) för att identifiera lämplig ordning för SARIMA-modellen. Modellparametrarna hittades med maximal sannolikhetsmetod i R. Den utvecklade modellen validerades genom 24 timmar. Prognosen och de förväntade flödena jämfördes med de faktiska flödesvärdena. Man försökte också jämföra den föreslagna modellen med den historiska genomsnittliga och naiva metoden. Effekten av en ökning av urvalsstorleken av indata på förutsägelseresultaten undersöktes. Kortsiktig förutsägelse av trafikflödet under morgon- och kvällstopparna gjordes också med hjälp av både historiska och realtidsdata. Avslutande anmärkningar Det genomsnittliga absoluta procentfelet (MAPE) mellan det faktiska och det förväntade flödet befanns ligga i intervallet 4–10, vilket är godtagbart i de flesta ITS-tillämpningar. Det förutsägelsesystem som föreslås i denna studie för trafikflödesprognoser kan övervägas i situationer där databasen är ett stort hinder under modellutveckling med hjälp av ARIMA.
Kumar m.fl. I REF föreslogs ett förutsägelsesystem med användning av modellen "Sasonal ARIMA" (SARIMA).
Short-term traffic flow prediction using seasonal ARIMA model with limited input data
{'venue': None, 'journal': 'European Transport Research Review', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}