基于SV模型的行程时间预测

作者：杨超; 胡尧^*; 商明菊; 李扬; 周江娥

来源：贵州大学学报(自然科学版), 2019, 36(05): 11-17.

DOI：10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2019.05.03

• 行程时间
• SV模型
• MCMC
• 波动性

行程时间的波动性分析及预测是道路交通网络研究的重要内容,为有效预测出行者行程时间,本文基于实际路段行程时间数据构建随机波动率模型,利用马尔科夫链蒙特卡洛方法求解模型参数,使用标准随机波动率(SV-N)模型和厚尾随机波动率(SV-T)模型对行程时间进行预测。结果表明:在刻画对路段行程时间波动率特征的效果上,厚尾随机波动率模型优于标准随机波动率模型;在行程时间预测上,厚尾随机波动率模型更能准确地进行实时预测。本文方法对行程时间预测具有实时性,可对实际路段行程时间进行在线预测及对交通出行者的路线规划提供理论依据。