基于数据挖掘的交通流预测研究

• 作者: 刘玮蔚 杨凯茜
• 来源期刊: 汽车实用技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通流预测 线性回归分析 单一因素分析 多因素分析
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 设计研究
• 页码范围: 87-89
• 页数: 3页
• 分类号: U4691.1+12
• 字数: 2108字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2020.11.028

摘要

随着社会的进步道路交通状况越来越拥挤,交通拥堵几乎成为了所有发达城市所面临的问题.因此改善交通状况变得尤为重要.文章旨在从数据的角度建立模型,来进行交通流预测.在阅读了大量文献的基础上,首先对数据挖掘技术的国内外研究情况进行基本了解,对所有数据进行预处理.然后通过线性回归分析,分别研究了单一因素和多因素对交通流预测的影响,得到各因素的影响因子,建立了模型.并进行了实例分析,结果拟合良好,验证了模型的准确性.最后,对本次模拟进行了总结,为今后的改进方向提供了思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨凯茜	西安航空学院车辆工程学院	3	0	0.0	0.0
2	刘玮蔚		1	0	0.0	0.0