資料介紹
針對高速公路傳統(tǒng)的短時交通流預測方法適用數(shù)據(jù)規(guī)模小,全網(wǎng)預測效率較低,數(shù)據(jù)的時空關系被忽視等問題,提出一種結合了K近鄰(KNN)模型且面向高速大數(shù)據(jù)的短時交通流預測方法。首先,對模型的K值和距離度量進行調優(yōu),利用交叉驗證進行模型參數(shù)的對比實驗;然后,考慮數(shù)據(jù)內在的業(yè)務時空關聯(lián),建模基于時空特性的特征向量;最后,在大數(shù)據(jù)環(huán)境下建立回歸預測模型,以最優(yōu)參數(shù)的模型實現(xiàn)預測。實驗結果表明,與傳統(tǒng)時間序列模型相比,所提方法一次可預測出全站點的流量,單次運行速度快,效率提高了77%,平均絕對百分比誤差(MAPE)和絕對百分比誤差中位數(shù)(MDAPE)均有明顯減低,且具有良好的水平擴展性.
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