基于k-NN和SCATS交通数据的路段行程时间估计方法

• 作者: 姜桂艳 李琦 董硕
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 悉尼自适应交通控制系统 路段行程时间估计 k近邻算法 因子分析
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 343-349
• 页数: 7页
• 分类号: U491
• 字数: 4681字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2013.02.024

摘要

为了改善利用SCATS交通数据估计路段行程时间的效果,通过分析SCATS实际交通数据获取时间间隔不一致的特征,构建了SCATS交通数据虚拟时间序列,将利用因子分析法提取的累计贡献率在85％以上的主因子作为交通模式特征向量的构成要素,用欧氏距离作为当前交通模式特征向量和历史交通模式特征向量相似性的测度指标,以路段行程时间估计误差最小为目标选取当前交通模式的近邻数,对交通模式之间距离的倒数进行归一化处理,确定了相似交通模式的行程时间权重,设计了基于SCATS交通数据的路段行程时间估计方法.实例结果表明:与多元线性回归方法相比,本文方法估计的路段行程时间平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差分别平均减少了9.68 s、8.07％和4.5s.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜桂艳	吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室	51	1107	18.0	32.0
5	李琦	吉林大学交通学院	45	329	10.0	16.0
6	董硕	吉林大学交通学院	2	10	1.0	2.0