文献类型：期刊文章

作　　者：杨济瑞[1,2] 赵海涛[1,2] 刘南杰[1,2]

机构地区：[1]南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003 [2]南京邮电大学网络基因工程研究所,江苏南京210003

出　　处：《计算机技术与发展》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61302100;61471203);教育部博士点基金资助项目(20133223120002)

年　　份：2016

卷　　号：26

期　　号：11

起止页码：164-167

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：指数平滑法是车联网中交通流预测较为常见的方法之一,其准确性主要取决于平滑系数。由于传统指数平滑法系数是静态的原因,其已经不能满足交通流预测的精度要求。为了进一步提高预测精度,对传统指数平滑法进行了分析,其平滑系数相对静态,不能实时进行修正,导致其不能很好地反映数据变化的实时趋势。通过利用三次指数平滑法对交通流预测模型进行优化,利用等距法寻找每次预测时的最优平滑系数对数据趋势进行估计,保证了每次预测时的平滑系数最优,提高了预测精度。基于交通流预测的不同应用环境,利用南京某路段实际的交通流数据进行仿真,得到的仿真结果表明,提出的优化算法在预测交通流数据变化趋势方面有较高的精度。

关 键 词：车联网 指数平滑法 最优平滑系数  交通流预测

分 类 号：TP301]