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KNN算法的数据优化策略
被引量：
7
1
作者
王新颖
隽志才
+1 位作者
吴庆妍
孙元
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2010年第3期309-313,共5页
为了解决基于KNN(K-Nearest Neighbors)算法的非参数回归短时交通状态预测模型执行效率低的问题,提出了KNN算法的数据优化策略。通过对交通状态时空特性的研究,采用层次化对象构造交通状态向量,并根据交通状态的自重复性对历史样本数据...
为了解决基于KNN(K-Nearest Neighbors)算法的非参数回归短时交通状态预测模型执行效率低的问题,提出了KNN算法的数据优化策略。通过对交通状态时空特性的研究,采用层次化对象构造交通状态向量,并根据交通状态的自重复性对历史样本数据库进行数据压缩。实验证明,优化策略提高了KNN算法的执行效率,经过压缩后的数据存取时间比压缩前缩短了8.66%。
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关键词
非参数回归
短时交通状态预测
KNN算法
层次化对象
自重复性
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职称材料
题名
KNN算法的数据优化策略
被引量：
7
1
作者
王新颖
隽志才
吴庆妍
孙元
机构
吉林
大学
计算机科学与技术
学院
吉林
大学
交通
学院
上海交通大学安泰经济与管理学院交通研究所
出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2010年第3期309-313,共5页
文摘
为了解决基于KNN(K-Nearest Neighbors)算法的非参数回归短时交通状态预测模型执行效率低的问题,提出了KNN算法的数据优化策略。通过对交通状态时空特性的研究,采用层次化对象构造交通状态向量,并根据交通状态的自重复性对历史样本数据库进行数据压缩。实验证明,优化策略提高了KNN算法的执行效率,经过压缩后的数据存取时间比压缩前缩短了8.66%。
关键词
非参数回归
短时交通状态预测
KNN算法
层次化对象
自重复性
Keywords
nonparametric-regressive
short-term traffic state forecast
K-nearest neighbors（KNN） algorithm
hierarchical object
self-repeatability
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
KNN算法的数据优化策略
王新颖
隽志才
吴庆妍
孙元
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2010
7
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