Short-term Freeway Traffic Flow Forecasting with ARIMAX Modeling

Lee, Ming-Tsung

Accurate short-term traffic flow forecasting contributes a crucial element to the dynamic operations of traffic management and control systems. This research developed a multivariate ARIMAX model that incorporates related exogenous upstream flows {X} and an univariate SARIMA model to generate forecasts. Traffic data from the freeways A3 and A5 near Frankfurt, Germany were used for an empirical study. The estimation results show that the transfer function in the ARIMAX model gives a relationship conforming to the kinematic wave theory. The forecasting evaluations present that the multivariate ARIMAX model performs more accurate than the SARIMA model has. This result infers that the use of upstream traffic flows is effective in time series modeling for short-term traffic flow forecasting. The ARIMAX model should be used if time series analysis is adopted for short-term traffic flow forecasting.

Die genaue kurzfristige Prognose der Verkehrsstärke ist ein wichtiger Bestandteil für den dynamischen Betrieb von Verkehrsmanagementsystemen. Dafür entwickelt diese Forschung eines multivariaten ARIMAX Modells, das den exogenenen flußaufwärtigen Verkehrsfluss {X} und das univariate SARIMA Modell verbinden. Verkehrsdaten der Autobahnen A3 und A5 in der Nähe von Frankfurt werden für eine empirische Untersuchung genutzt. Laut der Schätzungsergebnisse zeigt die Übertragungsfunktion des ARIMAX Modells eine Beziehung, die der kinematischen Wellentheorie entspricht. Laut des Prognosetests zeigt das ARIMAX Modell eine bessere Prognosegenauigkeit als das SARIMA Modell. Deshalb zeigt sich die Nutzung der flußaufwärtigen Verkehrsflüsse als effektiv für die kurzfristige Prognose der Verkehrsstärke. Das ARIMAX Modell sollte genutzt werden, wenn die Zeitreiheanalyse für die kurzfristige Prognose der Verkehrsstärke verwendet wird.

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Lee, Ming-Tsung: Short-term Freeway Traffic Flow Forecasting with ARIMAX Modeling. 2010.

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