基于能力区域的交通状态预测方法

• 作者: 刘擎超 陆建 陈淑燕
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 交通状态 预测 交通参数 聚类
• 年，卷（期）: 2014,（14）
• 所属期刊栏目: 总论
• 页码范围: 140504-1-140504-8
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.63.140504

摘要

交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据。本文提出了一种基于能力区域的城市快速路交通状态预测方法，该方法通过构建神经网络分类器的能力区域，根据样本数据与交通状态类簇之间的空间距离，预测道路交通状态等级。神经网络分类器的能力区域能够有效融合时间、空间等多种特征，并且不需要考虑各特征之间的相关性，具有很强的适应性。实验结果表明，与经典的预测方法相比，其预测误差明显降低，均等系数增大，基于能力区域的方法预测交通状态具有较高的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈淑燕	东南大学城市智能交通江苏省重点实验室	55	1016	15.0	31.0
3	陆建	东南大学城市智能交通江苏省重点实验室	145	2646	28.0	46.0
7	刘擎超	东南大学城市智能交通江苏省重点实验室	3	24	3.0	3.0