不完全数据下基于时空相关性拥堵预测方法

被引：10

作者：

安纪存

吕鑫

季琳雅

机构：

[1] 河海大学

来源：

计算机工程与应用 | 2019年 / 04期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

交通拥堵; 时空相关性; 核密度估计; 实时预测; 不完全数据;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.265 [];

学科分类号：

摘要：

交通拥堵预测是智慧交通一个重要组成部分,但是大量的交通数据无法以公开的方式获取。在不完全数据下,提出了一种基于时空相关性的交通拥堵预测方法。该方法采用改进的核密度估计法,使得预测过程中不依赖大量历史数据进行训练,直接利用部分采集到的数据精准地实时地对交通拥堵进行预测。在真实数据集上对提出的交通拥堵预测方法进行验证,实验结果表明了该方法在实时交通预测上的可行性。

引用

页码：96 / 100+124 +124

页数：6

共 12 条

[1]

基于GPS轨迹数据的拥堵路段预测 [J].

林树宽 ;

于伶姿 ;

乔建忠 ;

张百合 .

东北大学学报(自然科学版), 2015, (11) :1530-1534

[2]

核密度估计法支持下的网络空间POI点可视化与分析 [J].

禹文豪 ;

艾廷华 .

测绘学报, 2015, 44 (01) :82-90

[3]

网络化动态调控下城市路网交通拥堵控制技术综述 [J].

黄大荣 ;

宋军 ;

李淑庆 ;

向红艳 .

交通运输工程学报, 2013, 13 (05) :105-114

[4]

改进粒子群算法优化BP神经网络的短时交通流预测 [J].

李松 ;

刘力军 ;

翟曼 .

系统工程理论与实践, 2012, 32 (09) :2045-2049

[5]

移动环境下LBS位置隐私保护 [J].

彭志宇 ;

李善平 .

电子与信息学报, 2011, 33 (05) :1211-1216

[6]

一种面向公路网络的位置隐私保护方法 [J].

薛姣 ;

刘向宇 ;

杨晓春 ;

王斌 .

计算机学报, 2011, 34 (05) :865-878

[7]

传感器网络中基于源节点有限洪泛的源位置隐私保护协议 [J].

陈娟 ;

方滨兴 ;

殷丽华 ;

苏申 .

计算机学报, 2010, 33 (09) :1736-1747

[8]

交通流预测方法综述 [J].

刘静 ;

关伟 .

公路交通科技, 2004, (03) :82-85

[9]

Short-term traffic forecasting: Where we are and where we’re going[J] Eleni I. Vlahogianni;Matthew G. Karlaftis;John C. Golias Transportation Research Part C 2014,

[10]

Network Density Estimation: A GIS Approach for Analysing Point Patterns in a Network Space[J] Giuseppe Borruso Transactions in GIS 2008,

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