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在城市路网中．交通吸纳点是非常重要的影响交通流量的因素。由于交通吸纳点增加了流量预测的复杂度．一般基于模型的智能算法也不能很好地解决有吸纳点的交通流预测问题。提出一种基于非参数回归的组合方法PCA—FC—NPR．即在对原始数据进行主成分分析PCA（Principal Component Analysis）和模糊聚类FC（Fuzzy Clustering）的基础上．采用以数据驱动的k-近邻非参数回归方法NPR（Non-Parametric Regression）加以解决。针对交通吸蚋点与检测器的位置关系采取