[发明专利]基于指数平滑的预测交通流数据的方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于指数平滑的预测交通流数据的方法和系统，该方法包括预处理步骤，对所采集的交通数据进行预处理；纠差步骤，根据指数平滑法对经过预处理的交通数据进行滤波，并对该滤波结果进行反向递推，以消除滤波结果中的误差；预测步骤，通过三次指数平滑预测模型对消除误差后的交通数据进行预测，以得到交通流预测信息。本发明通过预处理实时采集的交通数据，消除了测量数据中的异常；通过对经过预处理的数据进行正反向滤波消除了累积误差，保证了滤波结果的准确性；采用单步预测法准确地预测了交通数据流，预测结果具有一定的客观性。

主权项

一种基于指数平滑的预测交通流数据的方法，包括：预处理步骤，对所采集的交通数据进行预处理；纠差步骤，根据指数平滑法对经过预处理的交通数据进行滤波，并对该滤波结果进行反向递推，以消除所述滤波结果中的误差；预测步骤，通过三次指数平滑预测模型对消除误差后的交通数据进行预测，以得到交通流预测信息，在所述纠差步骤中，通过以下表达式对所述交通数据进行滤波：s(t)=ay(t)+(1-a)s(t-1)s′(t)=as(t)+(1-a)s′(t-1)s′′(t)=as′(t)+(1-a)s′′(t-1)]]>其中，a为平滑常数，t为采样时刻，y(t)为由所述交通数据组成的滤波序列，s(t)、s'(t)、s”(t)分别为第一次滤波结果、第二次滤波结果以及第三次滤波结果，通过以下表达式对所述滤波结果进行反向递推：S(t)=ay′(t)+(1-a)S(t+1)S′(t)=aS(t)+(1-a)S′(t+1)S′′(t)=aS′(t)+(1-a)S′′(t+1)]]>其中，t为采样时刻，y'(t)为正向递推的结果s”(t)，S(t)为反向递推得到的第一次滤波结果、S'(t)为反向递推得到的第二次滤波结果、S”(t)为反向递推得到的第三次滤波结果。