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翁剑成 (翁剑成.) | 荣建 (荣建.) | 任福田 (任福田.) | 魏中华 (魏中华.)

Indexed by:

CQVIP PKU CSCD

Abstract:

基于北京市快速路上的检测器所采集的历史数据,经过数据筛选,剔除判别,小波滤噪平稳处理,聚类分析等过程,建立了交通状态演变系列的历史样本数据库.基于所构建的历史数据库,通过数值试验,确定了状态向量、距离匹配原则,K近邻值等参量,构建了一种基于K近邻的非参数回归短时交通预测模型,实现了对路段行程速度的短时预测.最后,利用随机选取的历史数据系列对预测模型的精度进行了检验.结果表明,预测算法的精度可以达到90%以上,可以很好地满足ITS应用系统对于交通预测数据的精度要求.

Keyword:

非参数回归 K近邻 智能交通系统 短时交通流预测 行程速度

Author Community:

  • [ 1 ] [翁剑成]北京工业大学
  • [ 2 ] [荣建]北京工业大学
  • [ 3 ] [任福田]北京工业大学
  • [ 4 ] [魏中华]北京工业大学

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Source :

公路交通科技

ISSN: 1002-0268

Year: 2007

Issue: 3

Volume: 24

Page: 93-97,106

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