![](/images/graphics-bg.png)
Smoothing Strategies Combined with ARIMA and Neural Networks to Improve the Forecasting of Traffic Accidents
المؤلفون المشاركون
Barba, Lida
Montt, Cecilia
Rodríguez, Nibaldo
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-08-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Two smoothing strategies combined with autoregressive integrated moving average (ARIMA) and autoregressive neural networks (ANNs) models to improve the forecasting of time series are presented.
The strategy of forecasting is implemented using two stages.
In the first stage the time series is smoothed using either, 3-point moving average smoothing, or singular value Decomposition of the Hankel matrix (HSVD).
In the second stage, an ARIMA model and two ANNs for one-step-ahead time series forecasting are used.
The coefficients of the first ANN are estimated through the particle swarm optimization (PSO) learning algorithm, while the coefficients of the second ANN are estimated with the resilient backpropagation (RPROP) learning algorithm.
The proposed models are evaluated using a weekly time series of traffic accidents of Valparaíso, Chilean region, from 2003 to 2012.
The best result is given by the combination HSVD-ARIMA, with a MAPE of 0 : 26%, followed by MA-ARIMA with a MAPE of 1 : 12%; the worst result is given by the MA-ANN based on PSO with a MAPE of 15 : 51%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Barba, Lida& Rodríguez, Nibaldo& Montt, Cecilia. 2014. Smoothing Strategies Combined with ARIMA and Neural Networks to Improve the Forecasting of Traffic Accidents. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048491
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Barba, Lida…[et al.]. Smoothing Strategies Combined with ARIMA and Neural Networks to Improve the Forecasting of Traffic Accidents. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048491
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Barba, Lida& Rodríguez, Nibaldo& Montt, Cecilia. Smoothing Strategies Combined with ARIMA and Neural Networks to Improve the Forecasting of Traffic Accidents. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048491
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1048491
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)