基于模式识别的非参数回归在短时交通流上的预测应用

摘要：

针对非参数回归在短时交通流预测上的局限性,改进传统K近邻方法,加入模式识别功能(通过匹配数l实现)和变K和l搜索算法,得到最优K和l值及相应的预测结果.通过实验发现:改进的K近邻方法在误差范围为5％、9％时对应的预测准确率为84.4％、96.10％.将其与传统K近邻方法进行对比,通过计算两者预测效果的各方面指标,发现改进的K近邻方法在精度和实时性上都有了很大的提高.

关键词：交通工程、短时交通流预测、非参数回归、模式识别

所属期刊栏目：13

分类号：U491.112(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家863计划项目2011AA110306

在线出版日期：2013-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：6952-6955