基于R树的非参数回归交通流预测方法

• 作者: 余沁潇 凌帅 吴刚 马寿峰
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通系统 交通流预测 非参数回归 R树 K近邻搜索
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 方法研究与探讨
• 页码范围: 65-71
• 页数: 7页
• 分类号: U495
• 字数: 5382字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn1674-4861.2014.06.000

摘要

非参数回归在交通流预测中已得到广泛应用,但实际使用中存在实时性差的缺陷.为提高非参数回归预测速度,提出了使用空间索引结构R树作为模式库的存储结构,并依据R树空间聚类的特点进行K近邻搜索,最后根据搜索到的近邻点估算未来的交通流量.实验结果表明R树结构下的K近邻搜索速度比线性结构下的搜索速度提高了59.6％,但预测精度下降了8.8％.而通过缩小K近邻搜索中的距离上限这一参数,可以提高预测精度.结果表明当2种结构下的距离上限相同且小于0.02时,R树结构下的预测精度平均高于线性结构下11.9％,且搜索速度也平均提高了30.8％.因此,该算法能够在满足预测精度的条件下有效地提高预测速度,为实时短时交通流预测系统提供了1种实现算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马寿峰	天津大学管理与经济学部	86	1968	23.0	43.0
2	吴刚	天津大学管理与经济学部	11	119	6.0	10.0
6	凌帅	天津大学管理与经济学部	2	9	2.0	2.0
7	余沁潇	天津大学管理与经济学部	1	7	1.0	1.0