基于K－最近邻的交通事件持续时间预测模型

摘要：

通过对高速公路交通事件的性质和特征进行分析，选择对持续时间影响较大的属性（事件类别、发生时间、地点、天气、伤亡程度、涉及车辆数、占用车道数）构成了描述交通事件的向量，对各属性进行了分类与量化。以交通事件的历史数据集合为基础构建N 维搜索空间，计算了当前交通事件与历史交通事件之间的欧式距离，通过寻找距离最近的K个元素建立了最近邻预测模型。采用单因素方差分析法标定了变量权重，根据最小误差法确定了最佳K值。实例应用表明，K－最近邻预测模型对持续时间范围为30 min≤T＜90 min、90 min≤T＜180 min交通事件预测精度较高，适合高速公路有大量历史数据的情况下应用。

关键词：高速公路、交通事件、K-最近邻、持续时间、预测

分类号：U491.31(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金项目51308569．

在线出版日期：2015-01-13（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：45-50