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摘要
为精准实施空中交通流量优化与管理，对流量短期预测方法进行了研究。首先，应用重标极差（R/S）方法计算流量时间序列的Hurst指数，来识别分形特征。其次，应用分形插值模型为每个相似日建立迭代函数系，并将所有相似日的迭代函数系进行加权，形成1个统计意义上的迭代函数系，从任意已知点出发，通过多次迭代获得稳定的吸引子曲线，进而得到流量预测值。最后，采集35天的实际运行数据进行算例分析。结果显示：60 min尺度流量时间序列的Hurst指数为0.333 6，具有分形特征；预测结果的均衡系数为0.957 4、平均绝对相对误差为0.086 7；统计尺度为30min和15min的流量时序也具有分形特征，预测结果的均衡系数分别为0.925 9和0.875 7；临近相似日和相同周天相似日的预测结果没有显著差异；相较于传统模型，本文方法对于分形时序预测具有更好适应性。结果说明，分形插值模型用于空中交通流量短期预测是可行的和有效的，预测准确性随着统计尺度的减小而降低。
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