【摘 要】
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文章利用大数据分析,挖掘潜在规则对交通拥堵进行预测,为提高预测的准确性并能适应常发性拥堵和偶发性拥堵,运用了多模型融合技术,加以改进的两级加权优化ELM和自适应权重,同
【基金项目】
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广西科研基础能力提升项目“基于交通轨迹大数据的车辆行为分析和预测技术的研究”(2020KY34008)
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文章利用大数据分析,挖掘潜在规则对交通拥堵进行预测,为提高预测的准确性并能适应常发性拥堵和偶发性拥堵,运用了多模型融合技术,加以改进的两级加权优化ELM和自适应权重,同时引入了拥堵传导规则,进一步提升拥堵预测的精确性和关联性。当预测或已发生交通拥堵时,在拥堵诱导上采取局部路网总成本最优化,也可为相应管理部门实现全局路网总成本最优化,以提高道路整体通行能力。仿真实验结果表明,多模型融合技术能有效提高并能在较长时限下维持拥堵预警准确度,可为未来规划提供决策辅助,更为建设智慧交通城市助力。
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