Previsão de fluxo de tráfego usando um modelo de 3 estágios

Durante os últimos anos, vários modelos de previsão de fluxo de tráfego, ou seja, um ARIMA, uma ANN, e assim por diante, foram desenvolvidos para prever um fluxo de tráfego mais preciso. No entanto, essas estratégias repousam na suposição de que o padrão identificado continuará no futuro. Assim, modelos ARIMA ou ANN com sua arquitetura tradicional não podem ser esperados para dar boas previsões, a menos que essa suposição seja válida. Neste artigo, comparamos um modelo ANN e um modelo ARIMA e tentamos combinar um modelo ARIMA e um modelo ANN para obter um desempenho de previsão melhor. Além de combinar dois modelos, também introduzimos uma técnica de ajuste avaliativa que tem efeito na correção de eventos futuros irregulares e infrequentes. Nossa abordagem pode melhorar o poder de previsão no fluxo de tráfego. Para provar isso, comparámos o desempenho dos modelos.