AAT-HO3M: 改进的高阶多变量马尔可夫模型提升城市交通拥堵预测精度

本篇论文主要探讨了针对城市交通拥堵问题的预测模型改进。首先，文章介绍了基础的预测模型，包括一阶马尔可夫模型，它假设状态转移只依赖于当前状态，忽略了数据列间的相互影响。随着模型复杂度的提升，传统高阶多变量马尔可夫模型引入了多变量间的交互作用，能够更好地反映数据随时间的变化，从而提高预测精度。 然而，传统模型在处理复杂城市道路网络中的交通拥堵预测时，可能存在局限性，因为它们可能无法充分捕捉到不同路段间复杂的关联性。为了解决这个问题，研究人员提出了改进的高阶多变量马尔可夫模型（AAT-HO3M）。AAT-HO3M在原有模型基础上加入了负向调节机制，通过添加调节参数来动态调整权重，增强了模型的适应性和预测能力。这种负向调节不仅考虑了相邻时间点的数据影响，还考虑了多变量之间的相互作用，以及不同时间段内的历史状态转移。 AAT-HO3M模型通过添加调节因子，实现了正负双向逼近，提升了预测精度，并且在预测试验证明了其优于传统的高阶多变量马尔可夫模型和改进版本。模型的收敛性得到了理论证明，参数估计也按照相应的指标体系进行，确保了预测分析的科学性和有效性。 本文的核心知识点在于高级多变量马尔可夫模型在城市交通拥堵预测中的应用和改进，特别是在复杂城市道路网络中的优势，以及AAT-HO3M模型的构造原理、性能优势及其在实际预测中的应用价值。这项工作对于提升城市交通管理能力，减少交通拥堵具有重要意义。