基于自回归求和移动平均的冬季路温短临预测

来源：同济大学学报·自然科学版杂志2017年第12期北京时间：

作者：汤筠筠

单位：同济大学

摘要：挖掘冬季路面温度在其他外部变量影响下未来短时间内的波动规律，建立冬季路面温度短临预测模型.基于交通气象监测站的冬季历史监测数据，利用统计学方法确定路面温度的主要影响因素，应用自回归求和移动平均（ARIMA）模型建模分析，对未来短时间内的路面温度进行预测.结果表明：允许误差在±0.5 ℃和±1.0 ℃范围内，未来3 h的平均预测准确率分别达到81.25%和99.65%，对应的平均绝对误差为0.21 ℃和0.26 ℃；允许误差在±0.5 ℃范围内，未来第1 h的平均预测准确率最高，平均绝对误差最低，分别达到92.50%和0.15 ℃.

关键词：道路工程, 路面温度, 时间序列, 短临预测模型

基金资助：国家科技支撑计划项目(2014BAG01B01)