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摘要
在交通流预测中，采用单一预测模型对短时交通流进行预报，预报值有时会出现大的随机波动，预测误差超出安全限，对交通流诱导和交通出行决策带来严重后果。为解决上述问题，提出了一种组合预测模型对短时交通流进行预测。首先通过ELM模型预测方法进行短时交通流初始预测；然后采用EMD算法分解初始预测残差得到有限个本征模函数(IMF);其次利用ASPSO算法优化的GRU模型学习各IMF分量的短期时序规律并进行提前预测，求取每个IMF分量的预测数值的和从而获得残差预测值；最后把初始预测值和残差预测值进行求和进而获取最终预测结果。仿真结果表明：与单一的GRU模型和ELM-GRU模型相比，上述组合预测模型的平均绝对误差及均方根误差均为最小，预测精度更高，是一种更为有效的短时交通流预测方法。
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