基于共性交通态势寻觅模型短时流量预测

来源 :2017年世界交通运输大会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：snower2010

【摘要】

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【作者】

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谭宇婷蔡晓禹

【机构】

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重庆交通大学

【出处】

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2017年世界交通运输大会

【发表日期】

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2017年5期

【关键词】

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智能交通短时流量预测共性交通态势寻觅模型交通态势数据库最优参数

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　　利用交通大数据进行短时流量预测是智能交通研究的重要课题之一，当前预测方法多以纯数学模型推算为主，忽略了交通态势演变的规律，算法适应性和移植性较差.本文提出共性交通态势寻觅模型，在大数据环境下通过寻找历史相似交通态势方法进行预测.提出利用层次聚类法构建历史交通态势数据库的方法，采用融合距离计算方法代替相似度量机制中的经典KNN 模型.研究了模型中关键参数对预测效果的影响，并给出了参数建议取值.最后在针对某快速路的预测实验中将算法与经典K 邻近和ARIMA 算法进行了对比分析，预测结果显示该算法工作日和非工作日平均绝对百分比误差分别为9.2％、10.2％，预测效果优于经典K 邻近和时间序列ARIMA 算法.

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