交通信息与安全
交通信息與安全
교통신식여안전
JOURNAL OF TRANSPORT INFORMATION AND SAFETY
2014年
6期
65-71
,共7页
余沁潇%凌帅%吴刚%马寿峰
餘沁瀟%凌帥%吳剛%馬壽峰
여심소%릉수%오강%마수봉
智能交通系统%交通流预测%非参数回归%R树%K近邻搜索
智能交通繫統%交通流預測%非參數迴歸%R樹%K近鄰搜索
지능교통계통%교통류예측%비삼수회귀%R수%K근린수색
intelligent transport systems%traffic flow prediction%nonparametric regression%R-tree%K-nearest neighbor search
非参数回归在交通流预测中已得到广泛应用,但实际使用中存在实时性差的缺陷.为提高非参数回归预测速度,提出了使用空间索引结构R树作为模式库的存储结构,并依据R树空间聚类的特点进行K近邻搜索,最后根据搜索到的近邻点估算未来的交通流量.实验结果表明R树结构下的K近邻搜索速度比线性结构下的搜索速度提高了59.6％,但预测精度下降了8.8％.而通过缩小K近邻搜索中的距离上限这一参数,可以提高预测精度.结果表明当2种结构下的距离上限相同且小于0.02时,R树结构下的预测精度平均高于线性结构下11.9％,且搜索速度也平均提高了30.8％.因此,该算法能够在满足预测精度的条件下有效地提高预测速度,为实时短时交通流预测系统提供了1种实现算法.
非參數迴歸在交通流預測中已得到廣汎應用,但實際使用中存在實時性差的缺陷.為提高非參數迴歸預測速度,提齣瞭使用空間索引結構R樹作為模式庫的存儲結構,併依據R樹空間聚類的特點進行K近鄰搜索,最後根據搜索到的近鄰點估算未來的交通流量.實驗結果錶明R樹結構下的K近鄰搜索速度比線性結構下的搜索速度提高瞭59.6％,但預測精度下降瞭8.8％.而通過縮小K近鄰搜索中的距離上限這一參數,可以提高預測精度.結果錶明噹2種結構下的距離上限相同且小于0.02時,R樹結構下的預測精度平均高于線性結構下11.9％,且搜索速度也平均提高瞭30.8％.因此,該算法能夠在滿足預測精度的條件下有效地提高預測速度,為實時短時交通流預測繫統提供瞭1種實現算法.
비삼수회귀재교통류예측중이득도엄범응용,단실제사용중존재실시성차적결함.위제고비삼수회귀예측속도,제출료사용공간색인결구R수작위모식고적존저결구,병의거R수공간취류적특점진행K근린수색,최후근거수색도적근린점고산미래적교통류량.실험결과표명R수결구하적K근린수색속도비선성결구하적수색속도제고료59.6％,단예측정도하강료8.8％.이통과축소K근린수색중적거리상한저일삼수,가이제고예측정도.결과표명당2충결구하적거리상한상동차소우0.02시,R수결구하적예측정도평균고우선성결구하11.9％,차수색속도야평균제고료30.8％.인차,해산법능구재만족예측정도적조건하유효지제고예측속도,위실시단시교통류예측계통제공료1충실현산법.
