面向5G车联网的短时交通流预测方法与应用

本文深入研究了面向5G车联网的短时交通流预测方法及其应用,旨在通过融合5G技术的高速率、低时延特性与车联网的广泛互联能力,提升交通流预测的准确性和实时性。本文首先分析了面向5G车联网的短时交通流预测的价值,随后提出了基于非参数回归的KNN改进方法和KNN与长短期记忆网络(LSTM)结合的预测模型。通过实际交通流数据的验证,本文设计的预测模型在预测精度和效率上均表现出色,为智能交通控制系统的优化提供了有力支持。本文设计了预测模型在5G车联网环境下的应用方案,涵盖了信息采集、交通流预测和信息发布等关键环节,为城市交通管理提供了创新思路。