基于时空分析的复杂交通流数据挖掘算法

摘要：

为了建立一种易于计算机实现的线性算法来进行交通流数据挖掘,同时建立更加精确的路段交通流模型,通过分析复杂交通数据所特有的流特征和时空特征提出了一种新的交通流数据挖掘算法。首先采用时空滑动窗口数据模型降低了算法的时空复杂度,并实现了动态挖掘;通过对数据流进行聚类分析发现彼此间相似的数据流,并按时段分簇;对每一簇通过主成分分析法剔除非关键变量,最后使用分时段多元线性回归方程构建兴趣模式的表达式,该算法为动态算法,交通实测数据实验证明模型的拟合精度较高,拟合值与真值的平均绝对误差值控制在9秒以内,平均相对误差值控制在5%以内,综合各个时段来看,预测的准确度都在90%以上。

关键词：流数据挖掘、时空分析、交通流模型

所属期刊栏目：43

分类号：TN927

资助基金：国家高技术研究发展计划资助项目2008AA01Z208;2009AA01Z405;国家自然科学基金资助项目60772150;四川省应用基础研究资助项目2010JY0013

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：153-158