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        后来经过经过不断发展,时间序列在理论上发展越来越来成熟,专家学者们研究了如何在交通流预测领域中应用,建模主要有简单季节预测、指数平滑、移动平均时间序列和ARIMA模型[25]。其中,较为简单的时间序列模型是自回归移动平均模型,其基本思想是用x(t)= +  x(t-1)+  x(t-2)+  x(t-3)+……+ x(t- n)+ω来描述随机数据的内部变化规律。其中,Z(t)是预测值,表示路段t时刻的交通状态;x(t-1),x(t-2),x(t-3),…x(t- n)是真实值,表示交通状态的真实值,具有随机性;ω是观测误差; , ,…,+ 是待定的参数。ARIMA法根据历史时间序列信息建模,较好的反应了交通流参数的变化规律,但是建立模型过程繁琐,需要的数据量较大,模型的阶次对预测精度影响也较大。
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