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基于双层K近邻算法的短时交通流预测
被引量:
1
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作者
侯晓宇
吴萌
李要娜
《交通标准化》
2014年第7期1-5,9,共6页
双层K近邻算法在K近邻算法的基础上,增加了模式匹配步骤,从而提高了K近邻算法的预测精度。鉴于此,利用双层K近邻算法,对北京市微波检测器数据进行分析,进而标定算法的最优参数。同时定义了预测算法的滞后性,并将双层K近邻算法与自适应...
双层K近邻算法在K近邻算法的基础上,增加了模式匹配步骤,从而提高了K近邻算法的预测精度。鉴于此,利用双层K近邻算法,对北京市微波检测器数据进行分析,进而标定算法的最优参数。同时定义了预测算法的滞后性,并将双层K近邻算法与自适应预测算法的滞后性进行了对比,从预测精度及滞后性两方面验证了双层K近邻算法的适用性。
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关键词
双层k近邻算法
短时预测
滞后性
交通流
状态向量
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职称材料
题名
基于双层K近邻算法的短时交通流预测
被引量:
1
1
作者
侯晓宇
吴萌
李要娜
机构
北京四通智能交通系统集成有限公司
出处
《交通标准化》
2014年第7期1-5,9,共6页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2011AA110302)
文摘
双层K近邻算法在K近邻算法的基础上,增加了模式匹配步骤,从而提高了K近邻算法的预测精度。鉴于此,利用双层K近邻算法,对北京市微波检测器数据进行分析,进而标定算法的最优参数。同时定义了预测算法的滞后性,并将双层K近邻算法与自适应预测算法的滞后性进行了对比,从预测精度及滞后性两方面验证了双层K近邻算法的适用性。
关键词
双层k近邻算法
短时预测
滞后性
交通流
状态向量
Keywords
Two-Tier
k
nearest neighbor algorithm
short-term forecast
lag
traffic flow
state vector
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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1
基于双层K近邻算法的短时交通流预测
侯晓宇
吴萌
李要娜
《交通标准化》
2014
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