La predicción de la velocidad del tráfico a corto plazo es un tema significativo para el desarrollo de aplicaciones de Sistemas de Transporte Inteligente, y resultados precisos en la predicción de velocidad son entradas necesarias para el Sistema de Información de Seguridad del Tráfico Inteligente (ITSIS) y los sistemas avanzados de gestión del tráfico (ATMS). Este artículo presenta un modelo híbrido para la velocidad de viaje basado en análisis de características temporales y espaciales y fusión de datos. Esta metodología propuesta predice la velocidad dividiendo los datos en tres partes: una tendencia periódica estimada por la serie de Fourier, una parte residual modelada por el modelo ARIMA, y los posibles eventos afectados por las condiciones de tráfico aguas arriba o aguas abajo. El objetivo de este estudio es mejorar la precisión de la predicción modelando la variación temporal y espacial de la velocidad, y los resultados de la predicción podrían reflejar simultáneamente la variación periódica de la velocidad del tráfico y las emergencias. Esta información podría proporcionar
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