【摘 要】
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针对目前基于聚类方法的交通流预测模型,在聚类时,未考虑到不同因素对交通流影响程度不同的问题,引入因果分析方法来量化各因素的重要程度,同时提出一种预测框架,基于因果分析的套索回归(LASSO)和极限学习机(ELM)组合预测模型。采用占用率和车速两种因素,引入符号转移熵分别对各因素与交通流进行因果分析;根据分析结果为每种因素加权,利用K-Means算法对数据进行聚类;通过LASSO捕捉线性关系,ELM学习非线性关系,为每一类交通流建立特有的预测模型。通过对洛杉矶地区的实验,验证了组合模型对预测精度的提升具有很
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2019D01C058)。
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针对目前基于聚类方法的交通流预测模型,在聚类时,未考虑到不同因素对交通流影响程度不同的问题,引入因果分析方法来量化各因素的重要程度,同时提出一种预测框架,基于因果分析的套索回归(LASSO)和极限学习机(ELM)组合预测模型。采用占用率和车速两种因素,引入符号转移熵分别对各因素与交通流进行因果分析;根据分析结果为每种因素加权,利用K-Means算法对数据进行聚类;通过LASSO捕捉线性关系,ELM学习非线性关系,为每一类交通流建立特有的预测模型。通过对洛杉矶地区的实验,验证了组合模型对预测精度的提升具有很
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