Kolme mallia kilpailevat: kuinka hyvin 2022–2025 historiatiedot ennustavat 2026 todellista liikennettä? Toteuma haetaan Digitrafficin LAM-datasta reaaliajassa. Vertailuasema: vt4 Mäntsälä.
Kaikki kolme mallia käyttävät samaa 2022–2025 historiadataa, mutta eri logiikalla.
Haetaan jokaiselta historiatilastovuodelta (2022–2025) sama viikonpäivä ±2 viikon sisältä samasta kohdasta kautta. Lasketaan tasainen aritmeettinen keskiarvo kaikista löydetyistä tuntiprofiileista.
Vahvuus: vakaa ja helppo tulkita. Heikkous: kohtelee kaikkia vuosia tasavertaisesti — ei reagoi pitkäaikaiseen trendiin.
Sama haku kuin M1, mutta tuoreemmille vuosille annetaan suurempi paino: 2025 → 40%, 2024 → 30%, 2023 → 20%, 2022 → 10%. Malli uskoo, että viime vuosi ennustaa parhaiten.
Vahvuus: seuraa liikenteen kasvua tai laskua. Heikkous: voi ylireagoida jos jokin vuosi oli poikkeuksellinen.
Etsitään kaikilta historiatilastovuosilta yksi parhaiten vastaava päivä — sama viikonpäivä, mahdollisimman lähellä sama viikko kautta. Käytetään vain lähimpien viikkojen dataa, ei laajaa ikkunaa.
Vahvuus: poimii tarkimmin saman kausitilanteen. Heikkous: herkempi yksittäisille poikkeaville päiville.