基于非参数回归的短时路网交通流状态预测
道路网短时交通状态预测是智能交通系统建设中的核心理论之一。本文提出利用非参数回归k近邻方法预测路网短时交通状态。通过组织历史数据库,选取状态向量和相似机制和选定预测函数等步骤,建立预测模型。在选取在状态向量选取和相似机制时,首先考虑预测断面本身时间序列数据对预测时段的交通状态的影响,然后考虑相关断面交通状态的影响。从而充分考虑路网中各个观测断面之间交通流的时空影响关系，最后利用实际数据进行了验证。
交通管理 交通预测 自动推理 支持向量机
马毅林 邵春福 舒适
北京交通大学交通运输学院,北京,100044
国内会议
哈尔滨
中文
535-540
2007-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）