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基于K-邻域非参数回归短时交通流预测方法
被引量：
36
1
作者
张晓利
贺国光
陆化普
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2009年第2期178-183,共6页
实时、准确的短时交通流预测是交通控制与诱导中的一个关键问题和难点.非参数回归是解决短时交通流预测问题的较好方法,但是案例库生成难和搜索速度慢是其目前实际应用的两大障碍.为此,提出一种基于平衡二叉树的K-邻域非参数回归(KNN-N...
实时、准确的短时交通流预测是交通控制与诱导中的一个关键问题和难点.非参数回归是解决短时交通流预测问题的较好方法,但是案例库生成难和搜索速度慢是其目前实际应用的两大障碍.为此,提出一种基于平衡二叉树的K-邻域非参数回归(KNN-NPR)的短时交通流预测方法,采用聚类方法和平衡二叉树结构建立案例数据库,以提高预测精度和满足实时性要求.给出了预测示例说明了方法的有效性.
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关键词
短时交通流预测
非参数回归
聚类
平衡二叉树
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职称材料
题名
基于K-邻域非参数回归短时交通流预测方法
被引量：
36
1
作者
张晓利
贺国光
陆化普
机构
清华大学交通研究所
天津大学管理学院
出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2009年第2期178-183,共6页
基金
北京市科学技术委员会科技计划资助项目(D07020601400705)
文摘
实时、准确的短时交通流预测是交通控制与诱导中的一个关键问题和难点.非参数回归是解决短时交通流预测问题的较好方法,但是案例库生成难和搜索速度慢是其目前实际应用的两大障碍.为此,提出一种基于平衡二叉树的K-邻域非参数回归(KNN-NPR)的短时交通流预测方法,采用聚类方法和平衡二叉树结构建立案例数据库,以提高预测精度和满足实时性要求.给出了预测示例说明了方法的有效性.
关键词
短时交通流预测
非参数回归
聚类
平衡二叉树
Keywords
short-term traffic flow forecasting
npr （ non-parametric regression）
clustering
balanced binary tree
分类号
U491.112 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
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被引量
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1
基于K-邻域非参数回归短时交通流预测方法
张晓利
贺国光
陆化普
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2009
36
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