论文部分内容阅读
为有效解决传统的短时交通流预测方法较为单一,特征没有得到良好体现的问题,提出一种基于多条件随机场的短时交通流量预测模型,用4类特征函数建立多个CRF特征子集反映交通数据的多累特征,依据改进的势函数体现短时交通数据流的前后相关性,经训练拟合得到MCRF模型。利用智能交通信号系统和高清道路监控系统的数据,验证了拟合后的MCRF模型比其它模型具有更高的可行性和有效性。