孔垂猛　韩印

摘要：针对目前短时交通流量预测中在精度方面的不足，提出灰色马尔科夫波动性交通流量预测模型，用于现有道路、新建或改扩建道路断面或交叉口进出口道短时交通流量预测，并对模型的步骤进行详细说明。为进一步提高预测精度和模型收敛速度，对传统的灰色马尔科夫模型进行如下改进：对波动性交通流量数据进行预处理，对预测值使用马尔科夫转移概率作为权重进行加权计算，数据预测进行等维递推。通过改进，将灰色马尔科夫预测模型变为一种能预测波动性数据，能有效的运用到短时交通流量数据的预测中。实例表明模型能得到较好的预测精度，能满足短时交通流量预测的要求，具有较高的实用性。

关键词：交通工程；短时交通流量；预测；灰色马尔科夫

中图分类号：S 713；U 491.1文献标识码：A文章编号：1001-005X（2015）01-0092-05

Prediction of Volatile Traffic Volume Based on the GreyMarkov Model

Kong Chuimeng，Han Yin*

（Business School，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093）

Abstract：Since the current shortterm traffic flow prediction model lacks of accuracy，gray Markov model is proposed for prediction of volatile traffic volume and used in existing roads，new construction or renovation and expansion of the roads or intersection import and export channels shortterm traffic flow forecasting.Detailed steps of the model are described.In order to further improve the model prediction accuracy and rate of convergence，the traditional gray Markov model is improved as follows：the volatility traffic flow data is preprocessed，and Markov transition probabilities are used as weights to calculate the weighted predictive value，and data equal dimension recurrence is carried out，which can effectively use to predicted shortterm traffic flow in the shortterm forecasting models.Examples show that the model can get a better prediction accuracy to meet the requirements of shortterm traffic forecast and has high practicality.

Keywords： traffic engineering；shorttime traffic flow；forecast；greyMarkov

收稿日期：2014-07-11

基金項目：国家自然科学基金资助项目（51008196）；上海市一流学科项目（S1201YLXK）

第一作者简介：孔垂猛，硕士研究生。研究方向：智能交通系统。

*通讯作者：韩印，博士，教授。研究方向：智能交通系统、交通控制与仿真技术。Email：sdskcm.zyn@163.com

引文格式：孔垂猛，韩印.基于灰色马尔科夫模型的波动性交通流量预测[J].森林工程，2015，31（1）：92-96.短时交通流量的预测比长期流量预测不确定性更强，受随机干扰因素影响更大，规律性更不明显。迄今，已有多种用于短时交通流量预测模型与方法，主要有：①基于线性理论的模型和方法，如卡尔曼滤波法[1]等；②基于计算机智能的预测方法，如神经网络法[2]、非参数回归法[3]和支持向量机[4]等；……