基于ARIMA和灰色模型加权组合的短期交通流预测
来源：计算机技术与发展杂志2016年第11期北京时间：
作者：谈苗苗;成孝刚;周凯;李海波
摘要：交通流预测是智能交通系统至关重要的一部分，应用于交通流预测的方法非常多，由于实际路况的复杂性和单个方法的局限性，现有方法的精确度亟待提高。为解决这一问题，采用数据融合的方法，对传感器采集的原始数据做数据预处理，利用小波分析去除信号多余的噪声，然后利用ARIMA模型和灰色模型分别对同一交通流序列进行建模，得出两者各自的预测结果后，找出最佳权值对两种模型的结果进行加权，得到数据融合后的预测结果。仿真结果表明，该组合模型改善了单个预测方法的短处，使得预测精度有所提高。
关键词：数据融合;ARIMA ;灰色模型;加权;小波分析
