基于K近邻非参数回归的交通状态概率预报技术

被引：18

作者：

窦慧丽 ^{[1
,2
]}

吴志周 ^{[2
]}

刘好德 ^{[3
]}

杨晓光 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江交通职业技术学院运输管理学院

[2] 同济大学交通运输工程学院

[3] 同济大学土木工程学院

来源：

公路交通科技 | 2010年 / 27卷 / 08期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

交通工程; 概率预报; 非参数回归; 交通状态; 相似预报;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491 [交通工程与交通管理];

学科分类号：

082301 [道路与铁道工程];

摘要：

针对城市道路交通系统中交通流演变的随机性和复杂性,以及实时交通状态判别本身所具有的不确定性,基于模式识别和相似预报的思想,提出了一种交通状态概率预报的K近邻非参数回归模型。模型首先利用城市道路路段上环形线圈采集的交通流数据,采用模糊聚类技术,生成历史样本数据库;接着采用相似离度指标进行近邻搜索;然后根据近邻子集,构建交通状态概率预报函数,对路段未来时段的交通流运行状态进行预报,并用概率定量描述该状态发生的可能性大小。最后根据该模型,结合实际数据,进行了不同预报时长的分级交通状态的概率预报试验,独立样本检验结果表明,该模型预报准确率高,稳定性好。

引用

页码：76 / 80

页数：5

共 7 条

[1]

基于小波消噪的ARIMA与SVM组合交通流预测 [J].