【摘 要】
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针对交通状态长时段预测问题,提出了基于时空特征向量的长时段交通状态预测模型。该模型在分析交通状态变化时空关联性的基础上,构建了表征交通状态变化规律的时空特征向量,
【机 构】
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中山大学智能工程学院,广东省智能交通系统重点实验室,佛山交通运行监测中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1601000),中央高校基本科研业务费(19lgpy290)。
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针对交通状态长时段预测问题,提出了基于时空特征向量的长时段交通状态预测模型。该模型在分析交通状态变化时空关联性的基础上,构建了表征交通状态变化规律的时空特征向量,包括时间轴特征、路段历史平均交通状态特征、时间常发拥堵特征和上下游路段的历史交通状态特征。单路段预测实验结果表明,模型预测准确度较高,全天预测准确度在90%左右,高峰预测准确度在80%左右。此外,与单一时间特征相比,提出的时空特征向量能显著提高预测准确度。多路段的实验结果表明,基于时空特征向量的SVM预测方法具有较好的普适性,全天平均预测准确度达
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