基于相似数据聚合与变K值KNN的短时交通流量预测

作     者：梁艳平 毛政元 邹为彬 许锐 LIANG Yanping;MAO Zhengyuan;ZOU Weibin;XU Rui

作者机构：福州大学福建省空间信息工程研究中心福州350002 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福州350002 福建工程学院交通运输学院福州350118 福建工程学院信息科学与工程学院福州350118 

基　　金：国家自然科学基金项目(41471333) 福建省自然科学基金面上项目(2018J01619)~~ 

出 版 物：《地球信息科学学报》 (Journal of Geo-information Science)

年 卷 期：2018年第20卷第10期

页      码：1403-1411页

摘      要：短时交通流量预测是交通控制和诱导涉及的关键技术问题,由于短时交通流量存在不确定性和时变性,其预测难度较大,是相关研究领域与工程实践中亟待解决的难题。为提高短时交通流量预测的准确性,本文设计与实现了基于相似数据聚合和变K值KNN(KNN-SDA)的短时交通流量预测算法。该算法首先采用互信息法在经过预处理的交通流量数据集提取交通流量序列最佳延迟时间信息,生成状态向量,并构建交通流量历史数据库;然后以本文所提出的相似数据聚合方法完成历史数据的聚合与清洗得到训练数据集;最后通过交叉验证确定每个时刻的最优K近邻数,完成算法实现。实验结果表明,本文提出的变K值KNN-SDA算法在保证执行效率的同时能明显提高短时交通流量的预测精度。

主 题 词：短时交通流预测 互信息法 相似数据聚合 KNN 交叉验证 

学科分类：08[工学] 082303[082303] 082302[082302] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.12082/dqxxkx.2018.180281

馆 藏 号：203390879...