文献类型：期刊文章

作　　者：张涛[1] 陈先[1] 谢美萍[1] 张玥杰[2]

机构地区：[1]上海财经大学信息管理与工程学院,上海200433 [2]复旦大学计算机科学与技术学院,上海市智能信息处理重点实验室,上海200433

出　　处：《系统工程理论与实践》

基　　金：国家自然科学基金(70501018,60773124);上海市自然科学基金(09ZR1420400,09ZR1403000);上海财经大学“211工程”三期重点学科建设项目;上海市智能信息处理重点实验室开放课题

年　　份：2010

卷　　号：30

期　　号：2

起止页码：376-384

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD2011_2012、CSSCI、CSSCI_E2010_2011、EI、IC、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：采用K近邻的非参数回归方法对短时交通流量进行了预测,考察了模型中关键因素对预测效果的影响.在4种不同状态向量和预测算法组合下的实验方法比较中,以相邻四个时间间隔的流量和占有率数据作为状态向量,并采用带权重的预测算法取得了良好的效果.将利用K值构造的预测区间用于特殊路况的预测中,得到了明显的改进效果.最后,对非参数回归和神经网络的方法进行了比较,结果表明了非参数回归预测方法的高精度和强移植性.

关 键 词：短时交通流预测 非参数回归 K近邻 预测区间  状态向量  

分 类 号：U491[物流管理与工程类]