技術(shù)特征：

1.一種短時交通流預測方法，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)絡預測出第p+1個時間段的交通流量；

步驟2、計算第p+1個時間段的之前幾個時間段交通流量的標準差S和子模型在第p個時間段的誤差，并以此誤差，求得兩子模型在下一時間段的預測的權(quán)重；

步驟3、若第p個時間段之前的幾個時間段交通流流量的標準差S_p>S₀，則直接采用ELM算法的預測結(jié)果作為該時刻的預測值；

若第p-1個時間段之前的幾個時間段的標準差S_p-1>S₀，此時給組合模型的子模型一個固定權(quán)重，以消除灰色算法的影響。

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

1)計算第p組交通流量的標準差S_p和第p-1組交通流量的標準差S_p-1，

其中，

2)計算在第p個時間段的灰色模型預測誤差的絕對值E_gp和ELM神經(jīng)網(wǎng)絡預測誤差的絕對值E_ep，其公式為：

3)計算子模型預測結(jié)果的權(quán)值，灰色模型的預測權(quán)重記為η_g，ELM神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測權(quán)重記為η_e，則

4)組合模型的預測值為：