应用ARIMA模式于车辆侦测器数据填补.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：应用ARIMA模式于车辆侦测器数据填补</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：0.78MB</p>
<p>总页数：5页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《应用ARIMA模式于车辆侦测器数据填补》是一篇探讨如何利用ARIMA模型处理交通数据缺失问题的研究论文。文章针对车辆侦测器采集的交通流量数据中存在的缺失值问题，提出使用ARIMA时间序列模型进行数据填补的方法。通过分析历史数据的自相关性和趋势性，ARIMA模型能够有效预测缺失值，提高数据的完整性和准确性。该方法在实际交通管理中具有重要应用价值，有助于提升交通流量分析和预测的可靠性。研究结果表明，ARIMA模型在处理车辆侦测器数据填补方面表现出良好的性能，为后续交通数据分析提供了坚实的数据基础。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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