不完全数据下基于时空相关性拥堵预测方法

• 作者: 吕鑫 季琳雅 安纪存
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 交通拥堵 时空相关性 核密度估计 实时预测 不完全数据
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 96-100,124
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4865字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1809-0023

摘要

交通拥堵预测是智慧交通一个重要组成部分,但是大量的交通数据无法以公开的方式获取.在不完全数据下,提出了一种基于时空相关性的交通拥堵预测方法.该方法采用改进的核密度估计法,使得预测过程中不依赖大量历史数据进行训练,直接利用部分采集到的数据精准地实时地对交通拥堵进行预测.在真实数据集上对提出的交通拥堵预测方法进行验证,实验结果表明了该方法在实时交通预测上的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕鑫		26	82	4.0	8.0
2	安纪存		2	4	1.0	2.0
3	季琳雅		2	1	1.0	1.0