基于基线漂移校正的旅行时间预测模型

朱广宇 杜崇 张彭

doi:10.3969/j.issn.1000-565X.2016.08.019

华南理工大学学报(自然科学版) >

2016 , Vol. 44 >Issue 8: 131 - 138

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-565X.2016.08.019

交通与运输工程

基于基线漂移校正的旅行时间预测模型

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1．北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室，北京 100044; 2．北京城市交通协同创新中心，北京 100022; 3．上海交通大学系统控制与信息处理教育部重点实验室，上海 200240; 4．北京市交通发展研究中心城市交通运行仿真与决策支持北京市重点实验室，北京 100073

朱广宇( 1972-) ，男，副教授，主要从事智能交通系统、交通系统工程研究．

收稿日期: 2015-11-30

修回日期: 2016-04-22

网络出版日期: 2016-07-04

基金资助

国家自然科学基金面上项目( 61572069， 61503022) ; 国家科技支撑计划项目( 2014BAG01B02) ; 北京交通大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目( 2014JBM211) ; 河北省交通运输厅科技项目( A0201-150505) ; 交通部青年科技英才培养项目( 201540) ; 城市交通运行仿真与决策支持北京市重点实验室资助项目( BZ0012)

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A Travel Time Forecasting Model Based on Baseline Drift Correction

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1.Key Laboratory of Urban Transportation Complex Systems Theory and Technology of the Ministry of Education,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China; 2.Center of Cooperative Innovation for Beijing Metropolitan Transportation,Beijing 100022,China; 3.Key Laboratory of System Control and Information Processing of the Ministry of Education,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China; 4.Beijing Municipality Key Laboratory of Urban Traffic Operation Simulation and Decision Support,Beijing Transportation Research Center,Beijing 100073,China

朱广宇( 1972-) ，男，副教授，主要从事智能交通系统、交通系统工程研究．

Received date: 2015-11-30

Revised date: 2016-04-22

Online published: 2016-07-04

Supported by

Supported by the General Program of National Natural Science Foundation of China( 61572069， 61503022) and the National Key Technology Research and Development Program of the Ministry of Science and Technology of China ( 2014BAG01B02)

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摘要

路段旅行时间及其预测值是管理部门实施交通流组织，提供交通信息服务的重要依据，也是出行者合理选择出行路径的重要参考．文中基于浮动车检测数据研究了路段旅行时间的计算算法及数据预处理方法; 分析了旅行时间序列中的基线漂移现象，并运用小波分析法给出了基线漂移的校正方法以达到对时间序列降噪处理的目的; 最后，基于自回归移动平均法建立了路段旅行时间的预测模型，并选取实际数据验证了文中模型的有效性和精确性．

关键词： 浮动车; 旅行时间预测; 基线漂移; 小波分析; 自回归移动平均法

本文引用格式

朱广宇杜崇张彭 . 基于基线漂移校正的旅行时间预测模型[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2016 , 44(8) : 131 -138 . DOI: 10.3969/j.issn.1000-565X.2016.08.019

Abstract

Road travel time and its forecasting value are the important bases of urban traffic management and traffic information service,and they are also an important reference for travelers to choose their reasonable traveling routes.In this paper,first,a calculation algorithm and a preprocessing method of urban travel time data are presented.Then,the status of the baseline drift in road travel time series is analyzed,and a method to correct the baseline drift is put forward by utilizing the wavelet analysis method,so as to reduce the noise of travel time series.Finally,a road travel time forecasting model is constructed based on the auto-regressive and moving average ( ARMA) model,and it is proved to be valid and accurate by using actual data.

Key words： floating car; travel time forecasting; baseline drift; wavelet analysis; auto-regressive and moving average model

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