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A breve termine la previsione dei flussi di traffico è un aspetto critico del Sistema di trasporto intelligente. Risultati di previsione del traffico tempestive e accurate sono input necessari per i sistemi avanzati di gestione del traffico (ATM) e dei sistemi di Negozi Peuterey Svizzera informazione agli utenti avanzati (ATIS). Nonostante la proliferazione di metodologie avanzate, modellare l'incertezza delle condizioni del traffico è ancora una sfida, specialmente durante le situazioni congestionate. Questo articolo presenta un modello ibrido per il multi-passo avanti la previsione dei flussi di traffico in un sistema autostradale con i dati di flusso di traffico in tempo reale. Questa proposta flusso di traffico previsioni metodologia scomponendo i dati in tre componenti di modellazione: un intra-day o tendenza periodica con l'introduzione della tecnica di analisi spettrale, una parte deterministica modellato dal modello ARIMA, e la volatilità stimata dal modello GJR-GARCH. Lo scopo di questo studio è quello di fornire una conoscenza più profonda sottolineando modelli Peuterey 2014 di traffico e per migliorare la precisione e affidabilità previsione modellando questi modelli separatamente. L'andamento previsionale del modello ibrido proposto è indagato con in tempo reale i dati di flusso di traffico autostrada da Houston, in Texas. I risultati sperimentali dimostrano che il metodo proposto è in grado di portare alla luce le caratteristiche periodiche sottostanti e la volatilità natura dei dati di flusso di traffico e di mostrare capacità promettenti per migliorare la precisione e affidabilità delle superstrada previsione del flusso di traffico in multi-passo avanti previsione.
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Commenti Recenti
Gianluigi MORCIANO

Molto deluso. I tempi di consegna notevolmente superiori a quelli indicati e il modello co...