[发明专利]一种考虑长期均衡关系的道路断面交通速度短时预测方法

摘要

本发明公开了一种考虑长期均衡关系的道路断面交通速度短时预测方法，首先对目标断面及其紧邻上游断面交通速度一阶差分平稳时间序列建立向量自回归模型；其次对目标断面及其紧邻上游断面交通速度原始不平稳时间序列进行协整检验并建立协整方程；最后结合向量自回归模型和协整方程，建立目标断面及其紧邻上游断面交通速度的向量误差修正模型，实现对目标断面交通速度的短时预测。本发明在断面交通速度短时预测的过程中同时考虑了上下游断面交通速度时间序列之间的短期波动相关关系和长期均衡关系对预测的影响，有利于提高断面交通速度短时预测的准确性和可靠性。

主权项

一种考虑长期均衡关系的道路断面交通速度短时预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)获取原始交通速度时间序列，包括道路上目标断面交通速度时间序列{yt}，以及目标断面紧邻上游断面交通速度时间序列{xt}；(2)通过一阶差分运算，分别将所述步骤(1)中获得的原始交通速度时间序列{yt}和{xt}转化为平稳时间序列，包括平稳的目标断面交通速度时间序列{Δyt}和平稳的目标断面紧邻上游断面交通速度时间序列{Δxt}；(3)对所述步骤(2)获得的平稳的目标断面交通速度时间序列{Δyt}和平稳的目标断面紧邻上游断面交通速度时间序列{Δxt}，采用一定时段的历史样本数据建立向量自回归模型为：式中，p为向量自回归过程的滞后阶数；Δyt为目标断面交通速度在时间间隔t内的一阶差分值；Δxt为目标断面紧邻上游断面交通速度在时间间隔t内的一阶差分值；Δyt‑i为目标断面交通速度在时间间隔(t‑i)内的一阶差分值；Δxt‑i为目标断面紧邻上游断面交通速度在时间间隔(t‑i)内的一阶差分值；βxi，βyi，γxi，γyi，cx，cy为向量自回归模型的待估参数；∈xt和∈yt为向量自回归模型的误差项；(4)采用与所述步骤(3)相同时段的原始交通速度时间序列{yt}和{xt}的历史样本数据，检验原始交通速度时间序列{yt}和{xt}之间的协整关系，并在此基础上建立原始交通速度时间序列{yt}和{xt}之间的协整方程如下所示，使原始交通速度时间序列{yt}和{xt}转化为平稳的线性组合：ft‑1＝yt‑1‑α0‑α1xt‑1式中ft‑1为原始交通速度时间序列{yt}和{xt}之间的协整关系；yt‑1为目标断面交通速度在时间间隔(t‑1)的实际观测值；xt‑1为目标断面紧邻上游断面交通速度在时间间隔(t‑1)的实际观测值；α0和α1为协整方程的待估参数；(5)结合所述步骤(3)建立的向量自回归模型和所述步骤(4)建立的协整方程，进一步构建目标断面交通速度及目标断面紧邻上游断面交通速度的向量误差修正模型为：式中，λyft‑1为目标断面交通速度的误差修正项，λy为对应的误差修正系数；λxft‑1为目标断面紧邻上游断面交通速度的误差修正项，λx为对应的误差修正系数；(6)依据所述步骤(5)建立的向量误差修正模型，利用所述步骤(1)中获取的原始交通速度时间序列在时间间隔(t‑1)，(t‑2)，…，(t‑p+1)的实际观测值，计算时间间隔t内目标断面交通速度一阶差分时间序列的预测值为：然后进一步推算时间间隔t内目标断面交通流速度水平时间序列的预测值为：