技術(shù)特征：

1.一種短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、分別利用灰色算法和ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)出第p+1個(gè)時(shí)間段的交通流量；

步驟2、計(jì)算第p+1個(gè)時(shí)間段的之前幾個(gè)時(shí)間段交通流量的標(biāo)準(zhǔn)差S和子模型在第p個(gè)時(shí)間段的誤差，并以此誤差，求得兩子模型在下一時(shí)間段的預(yù)測(cè)的權(quán)重；

步驟3、若第p個(gè)時(shí)間段之前的幾個(gè)時(shí)間段交通流流量的標(biāo)準(zhǔn)差S_p>S₀，則直接采用ELM算法的預(yù)測(cè)結(jié)果作為該時(shí)刻的預(yù)測(cè)值；

若第p-1個(gè)時(shí)間段之前的幾個(gè)時(shí)間段的標(biāo)準(zhǔn)差S_p-1>S₀，此時(shí)給組合模型的子模型一個(gè)固定權(quán)重，以消除灰色算法的影響。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)計(jì)算第p組交通流量的標(biāo)準(zhǔn)差S_p和第p-1組交通流量的標(biāo)準(zhǔn)差S_p-1，

其中，

2)計(jì)算在第p個(gè)時(shí)間段的灰色模型預(yù)測(cè)誤差的絕對(duì)值E_gp和ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差的絕對(duì)值E_ep，其公式為：

3)計(jì)算子模型預(yù)測(cè)結(jié)果的權(quán)值，灰色模型的預(yù)測(cè)權(quán)重記為η_g，ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)權(quán)重記為η_e，則

4)組合模型的預(yù)測(cè)值為：