非参数回归方法在短时交通流预测中的应用

被引:31
作者
张晓利
陆化普
机构
[1] 清华大学土木工程系交通研究所
关键词
非参数回归; 短时交通流; 预测; 反馈调节;
D O I
暂无
中图分类号
U491.112 [];
学科分类号
082302 ; 082303 ;
摘要
为了提高短时交通流预测的准确性,提出了应用改进的非参数回归方法进行短时交通流预测。利用反馈机制动态调节系统变量和输入变量集是对非参数回归方法的主要改进之处。将建立的模型用于北京实际大规模路网的交通流预测预报,实例分析结果表明,应用非参数回归方法的5m in交通流预测结果明显优于神经网络方法;有反馈调节机制的非参数回归方法优于有固定输入变量集的非参数回归方法。
引用
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共 3 条
[1]   Urban traffic flow prediction using a fuzzy-neural approach [J].
Yin, HB ;
Wong, SC ;
Xu, JM ;
Wong, CK .
TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES, 2002, 10 (02) :85-98
[2]   Comparison of parametric and nonparametric models for traffic flow forecasting [J].
Smith, BL ;
Williams, BM ;
Oswald, RK .
TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES, 2002, 10 (04) :303-321
[3]  
Short term traffic flow prediction: neural network approach .2 Smith,B L,Demetsky,M J. Transportation Research Record . 1994