6、城市交通NLT速度预测模型分析

城市交通NLT速度预测模型分析

1. 指数平滑方法建模性能

在对NLT速度数据进行建模时，指数平滑方法展现出不同的性能。以下是几种指数平滑方法的建模性能指标：
| 方法 | AIC | AICc | BIC | RMSE |
| — | — | — | — | — |
| 简单指数平滑方法 | 4,007.897 | 4,007.938 | 4,021.007 | 1.2729 |
| Holt - Winters 加法方法 | 3,820.208 | 3,820.755 | 3,872.647 | 1.0674 |
| Holt - Winters 乘法方法 | 3,792.048 | 3,792.594 | 3,844.487 | 1.075491 |
| Holt - Winters 阻尼加法方法 | 3,806.717 | 3,807.356 | 3,863.526 | 1.053339 |
| Holt - Winters 阻尼乘法方法 | 3,773.853 | 3,774.491 | 3,830.661 | 1.058246 |
| 状态空间 ETS 模型 | 3,759.625 | 3,760.009 | 3,803.324 | 1.052021 |

从这些数据可以看出，乘法模型比相应的加法模型表现更好，这表明乘法方法更适合拟合NLT速度数据。在预测准确性方面，状态空间 ETS 模型和 HWDA 方法表现最佳。

2. 基于 ARIMA 模型的分析

2.1 初始 ARIMA 模型

借助 R 软件中的 “auto.arima” 函数，对模型规格进行自动优化，