《表4 模型预测误差对比》

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《面向视频智能分析的商业街行人交通流预测建模》

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考虑到预测步数（即滞后日期的个数）的增加对于时间序列模型的预测误差存在放大效应，因此本研究只额外采集2个监测点后续5个工作日（2012年1月4—6日，1月9—10日）和5个节假日（2012年1月1—3日，1月7—8日）的数据简单进行1步预测和5步预测的效果对比分析。为确保可比性，在进行5步预测时新的真实数据不对模型进行任何修正。可得到表4所示的结果。表中的原预测模型是指预警系统内置的横向时间序列移动平均模型（不含经验参数修正项），新预测模型使用3.3节建模后得到的公式。