短时交通流预测：BP神经网络与ARIMA的组合模型

"融合BP神经网络与ARIMA的短时交通流预测 (2011年)，曾庆山，全书鹏，靳志强，郑州大学电气工程学院" 本文探讨了一种融合BP神经网络与ARIMA模型的短时交通流预测算法，旨在提高交通管理系统对潜在拥堵的预警能力。在交通管理中，准确预测短时交通流对于优化交通状况、减少拥堵至关重要。作者首先利用BP神经网络，这是一种模拟人脑神经元结构的机器学习模型，能处理复杂的非线性关系。同时，他们采用了自回归求和滑动平均（ARIMA）模型，这是一种广泛应用于时间序列分析的统计模型，尤其适合处理具有线性趋势和季节性的时间序列数据。 论文中，研究人员分别构建了BP神经网络和ARIMA的单项预测子模型，然后通过BP神经网络作为非线性组合模型的逼近器，将两个子模型的预测结果进行融合，形成一个更强大的组合预测模型。这种组合模型的优势在于，它能够结合两种预测方法的优点，弥补各自的不足，从而提供更为精确的预测结果。 在实验部分，作者使用MATLAB和SPSS这两个数据分析工具，对实际采集的交通流量数据进行了仿真分析。仿真结果显示，所提出的组合预测方法在短时交通流预测中表现出较高的可行性和准确性。这表明，该方法可以有效地应用于交通管理系统，帮助决策者提前规划，减少交通拥堵问题。 关键词涵盖了智能交通、短时交通流预测、时间序列分析、神经网络，表明该研究关注的是交通领域的关键技术和方法。论文的引用文献表明，交通流预测模型的多样性，包括统计方法、交通仿真、神经网络等，都是该领域研究的基础。而组合预测模型因其综合性能的提升，成为未来交通流预测研究的重要方向。 该研究通过结合BP神经网络与ARIMA模型，提出了一种新的短时交通流预测策略，对于提高交通管理效率、缓解城市交通压力具有积极意义。随着信息技术的进步和对交通信息预测精度需求的增加，这类组合预测方法有望在实际交通系统中发挥更大的作用。