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题名支持短时交通流量预测的概率图模型构建与推理
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作者
吴杰
岳昆
刘惟一
赵小明
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机构
云南大学信息学院计算机科学与工程系
云南机电职业技术学院工业信息与技术系
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第11期2320-2325,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61063009
61163003)资助
+1 种基金
国家教育部博士点基金新教师类课题(20105301120001)资助
国家教育部科学技术研究重点项目(211172)资助
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文摘
短时交通流量预测,是交通系统信息化和智能化交通运输管理技术领域研究的关键问题.目前的方法对历史数据具有较高的依赖程度,或者具有较高的计算成本,或者不能有效反映实际中较复杂的交通网络及各结点之间的相互关系、以及依赖的不确定性,或者多种模型的组合使得预测方法较复杂.贝叶斯网是一种重要的概率图模型,本文以交通网络结构为基础,利用概率图模型在不确定性知识表示和推理方面的良好性质,考虑路口交通流量及其预测的时序依赖特征,构建了带有时序条件依赖关系的交通贝叶斯网.进而针对短时交通流量预测的实时性和高效性要求,提出了基于Gibbs采样的交通贝叶斯网近似概率推理算法,并进行交通流量的短时预测.实验结果表明,本文提出的交通贝叶斯网构建、近似推理以及相应的短时交通流量的预测方法,具有高效性、准确性和可用性.
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关键词
短时交通流量预测
概率图模型
贝叶斯网
时序依赖
近似推理
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Keywords
short-term traffic flow prediction
probabilistic graphical model
bayesian network
time-series dependency
approximate inference
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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