基于时间序列ARIMA模型的道路特性分析
本文基于时间序列ARIMA模型对道路相关的数据进行预测,数据集主要包括城市道路长度、车辆行驶里程,从数据处理、参数估计、模型构建、模型验证、预测等各方面进行了详细介绍,经过验证得出所构建的模型具有较好的预测效果.在预测的基础上,统计了连续20年的城市道路长度增长率、人均道路长度和车辆行驶里程增长率,通过绘制数据变化图对道路的使用情况进行了分析.本文利用道路长度和行驶里程建立了道路使用水平指数,通过该指标分析过去和未来的道路使用情况.本文提出的预测模型、数据分析方法和道路使用水平评价为未来城市道路规划提供基础的理论,有利于构建更加合理的智能交通路网.
智能交通路网 自回归移动平均模型 时间序列 道路长度 行驶里程
刘倩 鲁光泉
北京航空航天大学交通科学与工程学院车路协同与安全控制北京市重点实验室 北京100191
国内会议
天津
中文
374-389
2018-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）