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一种基于局部加权学习的自适应交通流预测机制
被引量:
1
1
作者
帅猛
韩磊
+3 位作者
谢昆青
宋国杰
马修军
陈冠华
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期64-68,共5页
结合交通流的特征,提出了一种自适应的交通流预测机制。首先根据训练数据特点,按三相交通流理论对交通状态进行分类,从每个分类对应的训练数据集内提取相应的最佳邻域。在基于局部线性回归模型的预测中,根据邻域中数据点所处状态分别选...
结合交通流的特征,提出了一种自适应的交通流预测机制。首先根据训练数据特点,按三相交通流理论对交通状态进行分类,从每个分类对应的训练数据集内提取相应的最佳邻域。在基于局部线性回归模型的预测中,根据邻域中数据点所处状态分别选择相应局部模型进行预测,最终预测结果为各局部模型预测值的加权平均。根据各模型误差确定当前数据所处状态,增量加入训练数据集。基于真实交通数据的实验证实该方法能够有效提高预测的准确率。
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关键词
自适应
局部加权学习
交通流预测
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职称材料
题名
一种基于局部加权学习的自适应交通流预测机制
被引量:
1
1
作者
帅猛
韩磊
谢昆青
宋国杰
马修军
陈冠华
机构
北京大学信息科学与技术学院智能科学系
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期64-68,共5页
基金
国家自然科学基金(60703066
60874082)
国家高技术研究发展计划专项经费(2007AA120502)资助
文摘
结合交通流的特征,提出了一种自适应的交通流预测机制。首先根据训练数据特点,按三相交通流理论对交通状态进行分类,从每个分类对应的训练数据集内提取相应的最佳邻域。在基于局部线性回归模型的预测中,根据邻域中数据点所处状态分别选择相应局部模型进行预测,最终预测结果为各局部模型预测值的加权平均。根据各模型误差确定当前数据所处状态,增量加入训练数据集。基于真实交通数据的实验证实该方法能够有效提高预测的准确率。
关键词
自适应
局部加权学习
交通流预测
Keywords
adaptive
locally weighted learning
traffic flow forecasting
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于局部加权学习的自适应交通流预测机制
帅猛
韩磊
谢昆青
宋国杰
马修军
陈冠华
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
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