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基于时间占有率的短时交通预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
针对现有的交通预测模型大多以交通量为变量,而交通量作为二值函数,无法有效地判断道路交通是否处于交通顺畅或拥挤状态,采用时间占有率这一单值变量,建立了基于ARIMA(p,d,q)时间序列结构的短时交通预测模型。在建模过程中,以非参数检验法判定序列平稳性,AIC准则确定模型结构,最小二乘算法(LS)估计参数。以城市中心商务区交叉口为实例,对一个信号控制周期的占有率实测值进行预测分析。结果表明,时间占有率比仅仅用交通量更能描述交叉口的实际情况,且算法简单,精度高,适合于交通控制和信息诱导系统的实时在线预测。 相似文献
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本文以笔者亲身参与建设的几个机场周界安防系统为例,选取系统的主要技术模块进行对比分析,阐述集成应用异同,以从技术的变迁及实用的角度去探索机场对周界安防系统的需求。 相似文献
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