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電子發燒友網>電子資料下載>模擬數字>如何實現高速公路大數據的短時流量預測方法

如何實現高速公路大數據的短時流量預測方法

2020-07-27 | rar | 1.07 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  針對高速公路傳統的短時交通流預測方法適用數據規模小,全網預測效率較低,數據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據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,利用交叉驗證進行模型參數的對比實驗;然后,考慮數據內在的業務時空關聯,建模基于時空特性的特征向量;最后,在大數據環境下建立回歸預測模型,以最優參數的模型實現預測。實驗結果表明,與傳統時間序列模型相比,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(MDAPE)均有明顯減低,且具有良好的水平擴展性.

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