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如何实现高速公路大数据的短时流量预测方法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.07 MB | 2020-07-27

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　　针对高速公路传统的短时交通流预测方法适用数据规模小，全网预测效率较低，数据的时空关系被忽视等问题，提出一种结合了K近邻（KNN）模型且面向高速大数据的短时交通流预测方法。首先，对模型的K值和距离度量进行调优，利用交叉验证进行模型参数的对比实验;然后，考虑数据内在的业务时空关联，建模基于时空特性的特征向量;最后，在大数据环境下建立回归预测模型，以最优参数的模型实现预测。实验结果表明，与传统时间序列模型相比，所提方法一次可预测出全站点的流量，单次运行速度快，效率提高了77%，平均绝对百分比误差（MAPE）和绝对百分比误差中位数（MDAPE）均有明显减低，且具有良好的水平扩展性.

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