文献类型：期刊文章

作　　者：邢雪[1,2] 于德新[2,3,4] 田秀娟[2] 程泽阳[2]

机构地区：[1]吉林化工学院信息与控制工程学院,吉林吉林132022 [2]吉林大学交通学院,吉林长春130022 [3]吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林长春130022 [4]吉林大学吉林省道路交通重点实验室,吉林长春130022

出　　处：《华中科技大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51308249);山东省省管企业科技创新项目(20122150251-1)

年　　份：2016

卷　　号：44

期　　号：8

起止页码：36-40

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20163402721354)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：以高速公路上路段行程时间历史数据集作为研究对象,以交通数据实际特征作为行程时间历史数据集分类的依据,建立基于数据挖掘的高速公路行程时间预测模型.采用山东高速收费站记录实际数据,以实例数据验证模型并计算平均绝对误差.为对比分析预测强度聚类预测模型的有效性,采用多种算法对测试集行程时间预测,对预测结果误差进行了对比.结果表明:预测强度修正的k-means法可以提高高速公路路段行程时间预测的准确性,模型在降低数据采集成本的同时可为高速信息服务提供可靠的预测行程时间,为出行者提供有力的决策依据.

关 键 词：高速公路 行程时间预测 预测强度  数据挖掘 k-means法  联网收费数据

分 类 号：U491.1[物流管理与工程类]