短期交通流量预测
短时交通流量预测分析
短时交通流量预测分析交通流量的预测对于交通管理和规划至关重要。
在城市中，交通流量的准确预测可以帮助决策者优化交通信号控制系统、规划道路和公共交通线路，以及改善交通拥堵状况，提高出行效率。
短时交通流量预测涉及对未来较短时间范围内交通流量的估计，通常在小时或更短的时间段内。
本文将探讨短时交通流量预测的分析方法和应用。
短时交通流量预测的分析方法可以分为经验模型和机器学习模型两类。
经验模型基于专家经验和规则来建立预测模型，包括时间序列分析、回归分析和模糊推理等方法。
时间序列分析可以利用历史数据的周期性和趋势性来预测未来的交通流量。
回归分析可以根据交通流量与其他因素之间的关系来建立预测模型。
模糊推理可以模拟人类的推理过程来预测交通流量。
这些方法通常需要手动选择模型和参数，并且对数据的要求比较高。
机器学习模型基于数据来学习交通流量的特征和模式，并利用学习的结果来预测未来的交通流量。
常用的机器学习方法包括神经网络、支持向量机、决策树和随机森林等。
这些方法通常不需要手动选择模型和参数，可以自动学习数据的特征和模式。
机器学习模型的性能通常受数据质量、特征选择和模型调优等因素的影响。
短时交通流量预测的应用包括交通信号控制、交通调度和交通规划等。
交通信号控制可以根据预测的交通流量来优化交通信号的配时，以减少交通拥堵和等待时间。
交通调度可以根据预测的交通流量来调整公交车和出租车的行驶路线和时间，以提高服务质量和效率。
交通规划可以根据预测的交通流量来规划道路和公共交通线路，以满足未来的出行需求。
总之，短时交通流量预测是交通管理和规划中的重要任务。
通过收集和处理数据，应用经验模型和机器学习模型，可以对未来较短时间范围内的交通流量进行准确预测。
这些预测结果可以应用于交通信号控制、交通调度和交通规划等多个领域，以优化交通系统的性能和效率。
随着数据收集和分析技术的不断发展，短时交通流量预测的准确性和实用性将进一步提高。
短时交通流预测模型综述
短时交通流预测模型综述引言：随着城市化进程的加快和交通拥堵问题的日益严重，短时交通流预测成为了交通管理和规划的重要工具。
通过准确地预测交通流量，交通部门可以根据预测结果来制定合理的交通管理措施，提高交通效率，缓解交通拥堵，为居民提供更加便捷的出行环境。
本文将综述目前常用的短时交通流预测模型，以便读者对该领域有更全面的了解。
一、基于统计模型的短时交通流预测基于统计模型的短时交通流预测方法是最早应用的预测方法之一。
这种方法通过对历史交通数据进行统计分析，建立数学模型来预测未来的交通流量。
常用的统计模型包括回归模型、ARIMA模型等。
这些模型通过分析交通流量与时间、天气等因素的关系，来预测未来的交通流量。
尽管这类模型在一定程度上能够准确预测交通流量，但是由于模型的线性假设和对历史数据的依赖性，对于复杂的交通流量变化往往预测效果较差。
二、基于人工神经网络的短时交通流预测人工神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，可以通过学习和自适应来预测未来的交通流量。
这种方法的优势在于可以对非线性关系进行建模，并且对于历史数据的依赖性较低。
常用的人工神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络等。
这些模型通过对历史交通数据的学习和训练，来预测未来的交通流量。
然而，人工神经网络模型需要大量的训练数据，并且对网络结构和参数的选择较为敏感，往往需要较长的训练时间和计算资源。
三、基于机器学习的短时交通流预测机器学习是一种通过对大量数据进行学习和自适应来预测未来的交通流量的方法。
与传统的统计模型和人工神经网络相比，机器学习方法能够处理更复杂的非线性关系，并且对于历史数据的依赖性较低。
常用的机器学习方法包括支持向量机、决策树、随机森林等。
这些方法通过对历史交通数据的学习和训练，来预测未来的交通流量。
机器学习方法在短时交通流预测中取得了很好的效果，并且在实际应用中得到了广泛的应用。
四、基于深度学习的短时交通流预测深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，可以通过多层次的神经网络结构来提取和学习更高级别的特征。
《基于最小二乘支持向量机的短时交通流预测方法研究》范文
《基于最小二乘支持向量机的短时交通流预测方法研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快和交通网络复杂性的提升，准确预测短时交通流量对于智能交通系统的建设和交通规划显得愈发重要。
准确的短时交通流预测能够提高交通运行效率、降低交通拥堵程度、改善城市居民出行体验，并有助于实现智能交通系统的智能化和自动化。
然而，由于交通流量的动态变化性、非线性和不确定性，传统的预测方法往往难以满足实际需求。
因此，本文提出了一种基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）的短时交通流预测方法。
二、最小二乘支持向量机理论最小二乘支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，它通过构建一个高维空间中的超平面来对数据进行分类或回归。
与传统的支持向量机相比，LSSVM在处理回归问题时具有更好的泛化能力和更高的预测精度。
此外，LSSVM还具有算法简单、计算量小等优点，适用于处理大规模数据集。
三、短时交通流预测模型的构建1. 数据预处理：首先，收集历史交通流量数据，并对数据进行清洗、去噪和标准化处理，以消除异常值和噪声对预测结果的影响。
2. 特征提取：从历史交通流量数据中提取出与短时交通流预测相关的特征，如时间、天气、节假日等。
3. 模型构建：利用LSSVM构建短时交通流预测模型。
具体地，将历史交通流量数据作为输入，将预测的目标值（如未来某一时刻的交通流量）作为输出，通过优化算法求解得到模型参数。
4. 模型训练与优化：利用训练数据集对模型进行训练，通过交叉验证等方法对模型进行优化，以提高模型的预测精度。
四、实验与分析1. 数据集与实验环境：本文采用某城市实际交通流量数据作为实验数据集，实验环境为高性能计算机。
2. 实验方法与步骤：将实验数据集分为训练集和测试集，利用训练集对模型进行训练和优化，利用测试集对模型进行测试和评估。
3. 结果与分析：通过对比LSSVM与其他传统预测方法的预测结果，发现LSSVM在短时交通流预测方面具有更高的预测精度和更强的泛化能力。
短时交通流量预测ppt
式中 按推导
模型完成一次学习。
基于遗传算法的BP神经网络改进
由于BP算法的缺点，国内外很多学者提出对BP进 行改进，众多改进方法中通过实践，基于遗传算 法的BP神经网络所得到的交通预测值与实际值更 为接近。 原理：利用遗传算法广泛的适应性和全局寻优的 特点，将遗传学习算法和BP算法相结合，对BP网 络连接权和阀值进行全局寻优，将搜索范围缩小 之后，再用BP寻优，实现优势互补，从而弥补标 准BP神经网络的不足，对短时交通流量进行预测。
输入量设为： 式中，m为训练样本数；n为输入层单元个数。
对应输入模式的输出向量为：
其中q为输出层单元数。 隐含层各单元的输入为： 式中， w ij 为输入层至隐层的连接权重； j 为隐层单元的阈值；p为隐层 单元的个数。转移函数采用函数 ，则隐层单 元的输出为： 。
同理，输出层单元的输入、输 出分别为：
从上述具体的预测结果来看，在要预测的七 个时的交通量中，最后的预测结果中有4个值的相 对误差在5%之内，2个值的相对误差在5%-10%之 间，1个值的相对误差在10%以上。这组数据反映 出短时交通量预测这类问题，遗传算法BP神经网 络与传统的BP神经网络相比，在精度方面能够达 到纯BP网络的预测水平。在BP网络的训练方面， 由于优化选取了BP网络的初始权阀值，采用了LM 训练算法，因此训练收敛的步数大大减少，短时 交通量预测值与实际值较为接近吻合。
短时交通预测
交通流预测是指在某一时刻t 对下 一决策时刻t+∆t乃至以后若干时刻 的交通流作出实时预测，一般认为 ∆t即预测时间跨度不超过15min乃 至小于5min的预测为短时 （Short-Term）交通流预测。
短时交通流预测的特性
由于交通系统是由人直接参与其中的，因此交通系统的显 著特点就是不确定性和非线性。这给交通预测带来很大困 难，尤其是短时交通预测，受随机因素影响更大。 传统的交通流理论方法对于解决不确定性的交通系统很难 得到满意的结果，因此人们综合运用现代信息与通讯技术 等手段来研究短时交通流来提高交通运输的效率,以提高 交通路网的通行能力。运用各种高新技术系统地解决道路 交通问题的思想就应运而生了,这就是智能交通系统 ITS( intelligent transport system)。
城市主干道短时交通流预测研究
城市主干道短时交通流预测研究随着城市化进程的不断加快，城市的交通压力也日益加大。
城市主干道作为城市交通的血脉，其交通流量的预测对于优化城市交通管理、提高交通效率至关重要。
因此，对城市主干道短时交通流进行准确预测的研究成为了学术界和实际应用中的热点问题。
城市主干道短时交通流预测是指根据历史交通数据和相关环境因素，对未来一段时间内城市主干道上的车辆流量进行估计和预测。
其研究的目的是通过理解和分析交通流量的规律，预测未来交通状况，从而为交通管理部门制定合理的交通控制策略提供科学依据。
城市主干道短时交通流预测的研究方法多种多样，其中常用的方法包括时间序列分析、神经网络模型、支持向量机等。
时间序列分析是通过对历史交通数据进行统计分析，建立数学模型，推断未来交通流量的变化趋势。
神经网络模型则是通过对大量历史数据的学习和训练，建立一个能够模拟人脑神经网络的数学模型，从而预测未来交通流量。
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，通过构建一个能够将数据映射到高维特征空间的超平面，从而实现对未来交通流量的预测。
在进行城市主干道短时交通流预测时，需要考虑的因素包括历史交通数据、天气状况、节假日等。
历史交通数据是进行预测的基础，通过对历史数据的分析，可以发现交通流量的规律和趋势。
天气状况是影响交通流量的重要因素之一，例如下雨、雾霾等恶劣天气会导致交通拥堵。
节假日则会对交通流量产生显著影响，人们的出行方式和时间会发生变化，因此需要对节假日进行适当的调整和修正。
城市主干道短时交通流预测的研究对于城市交通管理的科学化、智能化具有重要意义。
通过准确预测交通流量，可以合理安排交通信号灯的配时，优化交通流动性，减少交通拥堵，提高交通效率。
此外，交通流量预测还可以为交通管理部门提供决策支持，帮助他们制定合理的交通规划和控制策略，提高城市交通的整体运行效果。
综上所述，城市主干道短时交通流预测的研究是一个复杂而重要的问题。
通过运用合适的预测模型和适当的数据处理方法，可以实现对城市交通流量的准确预测，为城市交通管理和规划提供科学依据，提高城市交通的运行效率和服务水平。
高速公路短时交通量预测
高速公路短时交通量预测高速公路短时交通量预测随着城市化进程的不断加快，交通拥堵问题日益突出。
高速公路作为主要的城市交通干道，交通量的预测对于交通管理和规划非常重要。
高效准确地预测高速公路短时交通量，可以为交通管理部门提供决策依据，优化交通流量，缓解交通拥堵问题。
高速公路交通量预测是指预测未来一段时间内高速公路上的车辆数目，准确预测能够帮助交通管理部门提前做好交通组织、交通控制和资源调配等准备工作。
现代交通量预测方法主要基于历史数据与实时数据相结合的方式。
下面将介绍几种常见的高速公路短时交通量预测方法。
一、基于时间序列的预测方法时间序列预测方法是通过分析历史交通量数据的变化趋势和规律，对未来的交通量进行预测。
常用的时间序列模型有ARIMA 模型、指数平滑模型等。
ARIMA模型是一种常见的线性模型，通过分析历史数据的自相关性和移动平均性来进行参数估计，从而进行未来交通量的预测。
指数平滑模型是一种多项式拟合方法，通过对历史数据进行平滑处理，利用平滑后的数据来进行预测。
二、基于回归分析的预测方法回归分析可以通过建立交通量与影响因素（如时间、天气、节假日等）之间的数学模型，来进行交通量的预测。
回归分析方法需要准备足够的历史交通量数据和影响因素数据，通过线性或非线性回归模型，对交通量进行建模预测。
三、基于神经网络的预测方法神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的数学模型，可以通过学习历史数据的规律，对未来交通量进行预测。
神经网络模型可以通过调整各层之间的连接权值，使得网络的输出结果与实际交通量相匹配。
神经网络模型具有良好的非线性逼近能力，可以更好地适应交通量数据的复杂特征。
高速公路短时交通量预测的准确性和可靠性受多个因素的影响。
首先，数据质量是预测模型的基础，只有收集到准确完整的历史数据和实时数据，才能构建有效的预测模型。
其次，影响因素的选择也非常重要，需要考虑交通量的周期性、趋势性以及外界因素的影响。
为了提高交通量预测的准确性和可靠性，可以采用以下方法。
短时交通流预测的研究
短时交通流预测的研究随着城市化进程的加速和交通工具的普及，城市交通流量不断增加，给城市交通管理带来了巨大挑战。
为了更好地提高城市交通的运行效率和减少交通拥堵，研究人员开始关注短时交通流预测的问题。
短时交通流预测是指对未来一段时间内交通流量的变化进行预测，通常是以分钟或小时为单位。
这种预测可以帮助交通管理部门做出合理的决策，包括交通信号灯的调整、交通疏导的安排以及交通资源的合理配置等。
同时，对于驾驶员来说，短时交通流预测也可以提供实时的交通信息，帮助他们选择最佳的出行路线，减少出行时间。
短时交通流预测的研究面临着许多挑战。
首先，交通流量受到许多影响因素的影响，包括天气、道路状况、节假日等。
因此，需要考虑这些因素，并将其纳入预测模型中。
其次，交通流量的变化具有一定的不确定性，因此需要建立合适的模型来捕捉这种不确定性。
最后，交通流量的预测需要具备高的准确性和实时性，以满足实际应用的需求。
为了解决这些问题，研究人员提出了各种各样的短时交通流预测方法。
其中，基于统计模型的方法是最常见的一种。
这种方法利用历史交通数据来建立预测模型，通过分析历史数据中的交通流量与影响因素的关系，来预测未来一段时间内的交通流量。
另外，基于机器学习的方法也被广泛应用于短时交通流预测中。
这种方法通过训练模型来学习交通数据的模式和规律，从而预测未来的交通流量。
除了以上方法，还有一些新兴的研究方向，如基于深度学习的方法和基于移动手机信号数据的方法。
这些方法利用大数据和人工智能的技术，可以更好地预测交通流量，并且具有较高的准确性和实时性。
总之，短时交通流预测的研究对于改善城市交通管理和提高出行效率具有重要意义。
随着技术的不断发展，我们相信短时交通流预测的准确性和实时性将会得到进一步提高，为城市交通运行带来更大的便利。
短时交通流量预测分析
短时交通流量预测分析短时交通流量预测分析随着城市化进程的加速，交通拥堵已经成为现代城市面临的一个重大问题。
为了有效应对交通拥堵，交通管理部门和交通研究人员迫切需要开发可靠的短时交通流量预测模型。
本文将重点探讨短时交通流量预测分析的方法和技术。
首先，我们需要了解短时交通流量预测的概念和意义。
短时交通流量预测是指通过对交通流量数据进行分析和建模，根据历史数据和当前交通状况，对未来一段时间内的交通流量进行预测。
这对于交通管理部门和交通研究人员来说是至关重要的，因为准确预测未来交通流量可以帮助他们采取相应的交通管理措施，优化交通流动，并减少交通拥堵。
在短时交通流量预测分析中，首先需要收集和准备交通数据。
这些数据包括交通流量、车辆速度、车流密度等。
一般来说，交通流量数据是由交通监控设备（如交通摄像头、交通流量监测器）收集得到的。
这些数据通常是以时间序列的形式进行记录，包括每个时间点的交通流量。
基于收集到的交通数据，短时交通流量预测分析可以采用不同的方法和技术。
其中最常见的是基于统计方法的预测模型，如时间序列模型、回归分析模型等。
这些模型可以通过对历史交通流量数据的拟合和建模，预测未来一段时间内的交通流量。
时间序列模型中，传统的ARIMA模型和SARIMA模型常被应用于交通流量预测。
回归分析模型中，可以考虑影响交通流量的因素，如天气、事件等，以构建更准确的预测模型。
另外，近年来，机器学习方法在短时交通流量预测分析中得到了广泛应用。
机器学习方法通过从历史交通数据中学习交通流量模式和规律，构建预测模型。
其中，支持向量回归、随机森林、神经网络等方法都可以用于短时交通流量预测。
这些方法具有较强的非线性建模能力，能够更好地应对复杂的交通流量变化。
此外，短时交通流量预测分析还可以结合交通流模拟模型。
交通流模拟模型是一种仿真工具，可以模拟路网中车流的动态变化。
通过将短时交通流量预测模型和交通流模拟模型相结合，可以获得更准确的交通流量预测结果。
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.831**
1
显著性（双侧）
.000
.000
N
84
84
84
**.在.01水平（双侧）上显著相关。
表5.1.2
采用历史平均法预测第三天剩余的12个数据，历史平均法预测模型为：
式中： ：为t+1期的预测值；
：为第t期一次移动平均值；
n：跨越期数，即参加移动平均的历史数据的个数。
由此得到如下第三天的最后12个数据，如下表（5.1.3）
编号
85
86
87
88
89
90
预测值
195
159
164
148
101
104
编号
91
92
93
94
95
96
预测值
81
86
67
44
33
38
表5.1.3
为了检验所得数据的准确性与可靠性，我们再对完整的三组数据进行相关性检验，得到下表（5.1.4）。第一天和第三天的相关系数增加为0.689，第二天和第三天的相关性系数增加为：0.848.。可以从表中发现，第三天对第一天和第二天的显著性都明显增加，说明得到的结果准确性较高，满足题意。
由于第三天数据最后12个未给出值，为了保证第四天的预测值准确性更高，所以将第三天的该12个数据补齐很有必要。
5.1.1对第三天的缺失数据进行预测
交通流量具有24小时内准周期的特征，交通流量所有数据处理，可得每天
有96个观测数据。利用SPSS软件画出第一天、第二天的散点图（如图5.1.1）。
图5.1.1
图5.2.3 图5.2.4
建立函数关系：Y=0.873645X+22.33190,通过函数关系式得到第四天的短期
交通流量数据，见附录三
分别画出四天交通流量的趋势图进行对比（如图5.2.5），图形趋势比较吻合，预测合理。
图5.2.5
5.3模型三：自回归（AR）模型
5.3.1模型理论：
自回归（ , AR）模型又称为时间序列模型，数学表达式为
201
承诺书
我们仔细阅读了《四川省独立学院首届大学生数学建模联赛章程》和《四川省独立学院首届大学生数学建模联赛参赛规则》（以下简称为“联赛章程和参赛规则”，可从联赛官方网站（论坛）下载和查看）。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
2．模型假设
①路面状况保持一致；
②道路的通信能力不受外界因素的干扰；
③出行车辆数目是相互独立的，不相互影响；
④近期的天气状况基本一致；
⑤排除节假日车流量的干扰；
3．符号说明
符号
说明
为第t期一次移动平均值
n
跨越期数，即参加移动平均的历史数据的个数
e(t)
均值
为模型m与y(1,2,…t-k)的预测值
e
误差
任意选择一组数据进行分析，第一天的交通流量作为分析对象，将数据利用Eviews软件进行一级差分，对去除周期后的数据进行自相关和偏自相关判定，如下图（5.2.2）。
图5.2.2
AR（N）模型最适合阶数n确定起来非常困难，在此为了计算简便，本文用AR（1）来说明。
建立AR（1）MA（1）函数，得到下图（5.2.3），可知常数C为22.33190，X的系数为0.873645，可决系数 ，调整的 ，系数很高，说明模型对样本的拟合得很好；F =348.9473检验值很大，相应的 说明回归方程显著， 。 从下回归结果和拟合结果图（5.2.4）可以看出，拟合优度很高，整体效果的F检验通过。
相关性
第一天
第二天
第三天
第一天
Pearson相关性
1
.825**
.689**
显著性（双侧）
.000
.000
N
96
96
96
第二天
Pearson相关性
.825**
1
.848**
显著性（双侧）
.000
.000
N
96
96
96
第三天
Pearson相关性
.689**
.848**
1
显著性（双侧）
.000
.000
N
= (model1,model2,...)
= (Model1,Model2,Model3,...)
5.3.3AR预测
表示预测模型；y为实际输出；k预测区间； 为预测输出。
当 时， 为模型m与y(1,2,…t-k)的预测值；当 时， 为模型m的纯仿真值；默认情况下，k=1。
在计算AR模型预测时，k应取1，原因参照AR模型理论公式。
1
.907**
.969**
.908**
显著性（双侧）
.000
.000
.000
N
96
我们知道，抄袭别人的成果是违反联赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权四川省独立学院大学生数学建模联赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
相关性
第一天
第二天
第三天
第一天
Pearson相关性
1
.825**
.679**
显著性（双侧）
.000
.000
N
96
96
84
第二天
Pearson相关性
.825**
1
.831**
显著性（双侧）
.000
.000
N
96
96
84
第三天
Pearson相关性
.679**
.831**
1
显著性（双侧）
.000
.000
N
图形很直观的反映出了交通流量具有准周期性，即是每天相应时间段车流量的值相差不大，为了验证这一说法，我们对第一天和第二天的所有数据进行了相关性检验（相关性检验如表5.1.1）。得到第一天和第二天相关性系数为0.825 ，说明第一天和第二天的相同时段的车流量数据值很接近。由此作了第一天，第二天和第三天的84个数据的相关性检验（如表5.1.2）， 相关性系数：第一和第三天为：0.679，第二和第三天为0.831。发现三天的数据依然相关性很高。 因此可以认为第三天最后的12个数据的值和第一天和第二天相关性。
图5.1.2
5.2 模型二：指数平滑法
指数平滑法是短期交通流量预测中常用的一种方法，认为时间序列的态势具有稳定性或周期性，所以时间序列可被合理地顺势推延；认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。利用Eviews软件对三组数据进行了分析，画出下图（5.2.1）。
图5.2.1
.848**
1
.908**
显著性（双侧）
.000
.000
.000
N
96
96
96
96
第四天
Pearson相关性
.908**
.963**
.908**
1
显著性（双侧）
.000
.000
.000
N
96
96
96
96
**.在.01水平（双侧）上显著相关。
表5.1.4
分别画出四天交通流量的趋势图进行对比（如图5.1.2），图形趋势比较吻合，预测合理。
其中，e(t)为均值且e（t）为0，方差为某值的白噪声信号。
研究表明，采用Yule-Walker方法可得到优化的AR模型[1]，故采用aryule程序估计模型参数。
5.3.2模型阶数的确定
有几种方法来确定。如Shin提出基于SVD的方法，而AIC和FPE方法是目前应用最广泛的方法。若计算出的AIC较小，例如小于-20，则该误差可能对应于损失函数的10-10级别，则这时阶次可以看成是系统合适的阶次。
实时、准确的完成短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键，该题主要就是解决短时交通流量预测的问题。研究表明，城市交通路网中交通路段上某时刻的交通流量与本路段前几个时段的交通流量有关，并且交通流量具有24小时内准周期的特征。该题现有3天的交通流量数据，假设从第1天0时15分开始，每隔15分钟记录一次该段时间内的交通流量，请预测第4天的交通流量，并指出模型的优缺点。
84
84
84
**.在.01水平（双侧）上显著相关。表5.1.1来自相关性第一天第二天
第三天
第一天
Pearson相关性
1
.825**
.679**
显著性（双侧）
.000
.000
N
96
96
84
第二天
Pearson相关性
.825**
1
.831**
显著性（双侧）
.000
.000
N
96
96
84
第三天
Pearson相关性
y
实际输出
k
预测区间
4．模型的准备
4.1 对异常数据进行检验和处理
首先用excel画出三天的柱状图：如下图所示
图中出现了两个异常值分别是：（21，-13），（111，-7）。在不受横向交叉影响的路段上，负数是不可取的，又该数据样本量较大，可以将数据中的两个负数值去掉。
5．模型的建立与求解
5.1模型一：历史平均法
96
96
96
**.在.01水平（双侧）上显著相关。