摘要:基于北京市快速路上的检测器所采集的历史数据,经过数据筛选,剔除判别,小波滤噪平稳处理,聚类分析等过程,建立了交通状态演变系列的历史样本数据库。基于所构建的历史数据库,通过数值试验,确定了状态向量、距离匹配原则,K近邻值等参量,构建了一种基于K近邻的非参数回归短时交通预测模型,实现了对路段行程速度的短时预测。最后,利用随机选取的历史数据系列对预测模型的精度进行了检验。结果表明,预测算法的精度可以达到90%以上,可以很好地满足ITS应用系统对于交通预测数据的精度要求。
关键词:智能交通系统 短时交通流预测 k近邻 非参数回归 行程速度
单位:交通工程北京市重点实验室(北京工业大学); 北京100022
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