作者：张利; 李星毅; 施化吉时间序列预测短时交通流预测arima模型动态修正因子
摘要：针对造成基于线性最小方差预报原理的Astrom算法在多步预测过程中误差逐步增大的原因，通过增加误差动态修正因子，提出一种改进的短时交通流量预测算法．该算法基于ARIMA模型结构的时间序列分析方法洙用矩估计法进行参数初估计，用最小二乘法进行参数精估计，用BIC准则为模型定阶．对大量实测数据进行仿真实验，对多个统计量进行误差分析．结果表明，改进算法在应用于时变性强的短时交通流量预测时，相对于Astrom算法具有更好的预测性能．
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