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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院;深圳悟空投资管理有限公司
摘要：本发明提出一种基于双域归一化的交通流时间序列预测方法，通过同时在时间域和频率域内的归一化，动态捕捉交通流数据的分布变化，消除时间序列数据中的非平稳因素，然后利用分布预测模型进行预测，再进行去归一化过程，重构其非平稳信息，确保了预测结果能准确反映原始数据的非平稳性特征，从而保证了预测结果的可靠性与鲁棒性，显著提升了交通流时间序列预测的准确性和稳定性。具体而言，频率域归一化将时间序列分解为高频和低频成分，以捕捉快速变化和突变信息；时间域归一化则计算局部统计量，如均值和标准差，从而动态反映时间序列的快速变化。本发明方法显著提高了交通流预测性能，在交通流预测应用中展现出优越性。
主权项：1.一种基于双域归一化的交通流时间序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对输入的交通流时间序列数据进行非平稳性消除处理，在时域和频率域分别对输入的交通流时间序列数据进行归一化处理，生成时域和频域上的平稳序列以及时域和频域的局部统计量如均值和方差标准差；S2.使用时序预测模型对所述平稳序列进行预测，得到平稳的预测序列。S3.利用分布预测模型，对时域和频域的局部统计量进行预测，以确定未来交通流时间序列的时域和频域的局部统计量，然后通过预测的局部统计量对所述平稳的预测序列进行反归一化，实现对所述平稳的预测序列的非平稳性重建，得到最终的交通流预测序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学深圳国际研究生院 深圳悟空投资管理有限公司 一种基于双域归一化的交通流时间序列预测方法
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