公开(公告)号：CN117574080A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311527029.0

申请日：2023-11-16

Applicant: 福建师范大学

Inventor： 周赵斌 ,  王慧情 ,  陈志德 ,  黄永榕

IPC: G06F18/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G08G1/01 ,  G08G1/065 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供了一种基于CEEMDAN‑RF‑LSTM的交通流量时间序列数据预测方法及系统，在交通流量预测方面，首先，采集和预处理时间序列数据，并利用CEEMDAN将原始序列分解为多个不同频率的IMF。然后，建立高频IMF的预测模型使用RF算法，并通过调优超参数来优化模型性能。接下来，利用LSTM网络建立低频IMF的预测模型，并调整网络参数以提高预测效果。最后，通过线性加权融合高频IMF的RF预测结果和低频IMF的LSTM预测结果，得到时间序列的最终预测输出。该方法可以帮助决策者更好地了解交通需求，制定有效的交通管理策略，以改善交通规划并减少拥堵问题。此外，该方法还可应用于公共交通乘客数量、车辆流量、交通延迟等高频大数据建模和预测，具有较高的预测准确率和稳定性。

公开(公告)号：CN118197040A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410033745.1

申请日：2024-01-10

Applicant: 福建师范大学

Inventor： 周赵斌 ,  黄永榕 ,  陈志德 ,  王慧情

IPC: G08G1/01 ,  G06F18/10 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及交通运输领域中的一种基于ARMA‑GARCH‑VaR模型的交通流量风险评估方法。该方法包括：S1、收集并规整交通流量数据，提取交通量变化率和波动率序列；S2、利用自回归移动平均‑总体自回归条件异方差（ARMA‑GARCH）模型对交通流量变化率和波动率序列进行建模和预测不同交通路径的交通流量波动性；S3、采用方差‑协方差法在给定置信水平下计算不同交通路径的交通流量风险（VaR）；S4、对模型进行回测验证，并对不同交通路径进行风险评估和排序。本发明采用了ARMA‑GARCH模型框架对交通流量数据进行建模，并通过引入VaR风险值进行交通流量风险分析。实验结果表明，本研究所提出的方法可以有效评估交通流量风险，为交通管理者提供参考。