一种基于非参数回归的交通速度预测方法

摘要：

非参数回归模型是近年来提出的一种交通状态预测模型.为进一步提高预测精度,基于非参数回归模型的特点,针对近邻状态的选取问题,提出了基于速度变化趋势和密集度的变K近邻精确搜索策略,对原有模型的近邻匹配方式进行了改进和优化,进而提出了一种短时交通平均速度预测模型.利用北京市浮动车系统数据对算法精度进行了验证,结果表明,该模型的预测精度优于基础的非参数回归和BP神经网络模型,并能为短时交通速度预测提供可行的结果.

关键词：非参数回归、速度预测、短时交通状态

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金91118008

在线出版日期：2016-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：224-229