【摘 要】
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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
【机 构】
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重庆交通大学山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室;
【基金项目】
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国家自然基金青年科学基金项目(61703064);重庆市基础科学与前沿技术研究专项项目(cstc2017 jcyj AX 0473);重庆市社会事业与民生保障科技创新专项(cstc2015shms-ztzx30002);重庆市教委、科学技术研究项目(KJ1600513)~~
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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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