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摘要:
在城市路网中,交通吸纳点是非常重要的影响交通流量的因素.由于交通吸纳点增加了流量预测的复杂度,一般基于模型的智能算法也不能很好地解决有吸纳点的交通流预测问题.提出一种基于非参数回归的组合方法PCA-FC-NPR,即在对原始数据进行主成分分析PCA(Principal Component Analysis)和模糊聚类FC(Fuzzy Clustering)的基础上,采用以数据驱动的k-近邻非参数回归方法NPR(Non-Parametric Regression)加以解决.针对交通吸纳点与检测器的位置关系采取不同预测算法.短时交通流预测示例结果证明该方法的有效性.
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文献信息
篇名 考虑交通吸纳点的非参数回归组合型短时交通流预测方法
来源期刊 系统工程 学科 交通运输
关键词 预测 短时交通流 交通吸纳点 非参数回归
年,卷(期) 2006,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 21-25
页数 5页 分类号 U491
字数 3641字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4098.2006.12.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 贺国光 天津大学系统工程研究所 111 2938 31.0 50.0
2 张晓利 天津大学系统工程研究所 4 120 4.0 4.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
预测
短时交通流
交通吸纳点
非参数回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统工程
双月刊
1001-4098
43-1115/N
大16开
长沙市浏河村巷37号湖南省社会科学院内
42-67
1983
chi
出版文献量(篇)
4447
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29
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