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一种基于MapReduce的短时交通流预测方法
被引量：
11
1
作者
梁轲
谭建军
李英远
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期174-179,共6页
非参数回归方法是短时交通流预测常用的方法,但现有非参数回归方法存在预测速度与精度之间的矛盾。为此,提出一种适用于海量历史数据、基于Map Reduce与遗传算法的非参数回归短时交通流预测方法。通过引入Map Reduce并行计算框架,加快K...
非参数回归方法是短时交通流预测常用的方法,但现有非参数回归方法存在预测速度与精度之间的矛盾。为此,提出一种适用于海量历史数据、基于Map Reduce与遗传算法的非参数回归短时交通流预测方法。通过引入Map Reduce并行计算框架,加快K最近邻算法的搜索速度。在数据预处理阶段利用遗传算法优化关键参数的设置,并采用Map Reduce加速参数优化过程,以解决遗传算法迭代运算时间长的问题。实验结果表明,该方法在保证交通流预测精度的前提下,明显提高了预测速度,并且具有较好的可伸缩性。
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关键词
交通流预测
非参数回归
K最近邻搜索
遗传算法
Map
Reduce编程模型
并行计算
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题名
一种基于MapReduce的短时交通流预测方法
被引量：
11
1
作者
梁轲
谭建军
李英远
机构
中国科学院
广州
地球化学研究所
中国科学院大学
广州中科盛博信息技术有限公一j
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期174-179,共6页
基金
广东省中国科学院全面战略合作基金资助项目(2012B091100266)
广州市科技计划基金资助项目(2010Y1-C041)
广州市科技计划科技支撑基金资助项目(09A11040726)
文摘
非参数回归方法是短时交通流预测常用的方法,但现有非参数回归方法存在预测速度与精度之间的矛盾。为此,提出一种适用于海量历史数据、基于Map Reduce与遗传算法的非参数回归短时交通流预测方法。通过引入Map Reduce并行计算框架,加快K最近邻算法的搜索速度。在数据预处理阶段利用遗传算法优化关键参数的设置,并采用Map Reduce加速参数优化过程,以解决遗传算法迭代运算时间长的问题。实验结果表明,该方法在保证交通流预测精度的前提下,明显提高了预测速度,并且具有较好的可伸缩性。
关键词
交通流预测
非参数回归
K最近邻搜索
遗传算法
Map
Reduce编程模型
并行计算
Keywords
traffic flow forecasting
non-parametric regression
K Nearest Neighbor（KNN）search
genetic algorithm
Map Reduce programming model
parallel computing
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于MapReduce的短时交通流预测方法
梁轲
谭建军
李英远
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015
11
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