一种基于非参数回归的交通速度预测方法

• 作者: 丁博 丁涛杰 刘惠 史殿习
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 非参数回归 速度预测 短时交通状态
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 224-229
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5882字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.2.047

摘要

非参数回归模型是近年来提出的一种交通状态预测模型.为进一步提高预测精度,基于非参数回归模型的特点,针对近邻状态的选取问题,提出了基于速度变化趋势和密集度的变K近邻精确搜索策略,对原有模型的近邻匹配方式进行了改进和优化,进而提出了一种短时交通平均速度预测模型.利用北京市浮动车系统数据对算法精度进行了验证,结果表明,该模型的预测精度优于基础的非参数回归和BP神经网络模型,并能为短时交通速度预测提供可行的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史殿习	国防科学技术大学计算机学院	50	574	13.0	22.0
2	丁博	国防科学技术大学计算机学院	19	295	8.0	17.0
3	丁涛杰	国防科学技术大学计算机学院	2	24	2.0	2.0
4	刘惠	国防科学技术大学计算机学院	5	20	3.0	4.0