1、短時交通流預(yù)測是目前智能交通領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一。本文通過對組合預(yù)測理論和短時交通流數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)形成“組合預(yù)測之謎”的三個主要原因；接下來提出對線性組合預(yù)測的兩種實(shí)用性改進(jìn)方法，即穩(wěn)健統(tǒng)計方法和Bootstrap方法；最后通過一個具體的城市短時交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，可提高組合預(yù)測準(zhǔn)確率1％左右。
　　 本文的主要工作如下：
　　 (1)通過對短時交通流數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)用于組合預(yù)測的樣本容量有限、復(fù)雜時間序列性質(zhì)變化

2、造成的預(yù)測誤差分布對“理論總體分布”的偏差以及異常數(shù)據(jù)是形成“組合預(yù)測之謎”的三個主要原因。
　　 (2)采用穩(wěn)健統(tǒng)計方法改進(jìn)線性組合預(yù)測。通過穩(wěn)健估計量估計樣本方差和相關(guān)系數(shù)，可以較好的改善Dickinson最優(yōu)權(quán)重的實(shí)際表現(xiàn)性能，提高組合預(yù)測的準(zhǔn)確率。
　　 (3)采用改進(jìn)的Bootstrap方法提高線性組合預(yù)測準(zhǔn)確率。本文提出一種新的Bootstrap重抽樣方法，即增加重抽樣長度，減小重抽樣次數(shù)。將改進(jìn)后的Boot