【摘 要】
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实时、准确的短时交通流预测是交通控制与诱导中的一个关键问题和难点.非参数回归是解决短时交通流预测问题的较好方法,但是案例库生成难和搜索速度慢是其目前实际应用的两大
【机 构】
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清华大学交通研究所,天津大学管理学院
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实时、准确的短时交通流预测是交通控制与诱导中的一个关键问题和难点.非参数回归是解决短时交通流预测问题的较好方法,但是案例库生成难和搜索速度慢是其目前实际应用的两大障碍.为此,提出一种基于平衡二叉树的K-邻域非参数回归(KNN-NPR)的短时交通流预测方法,采用聚类方法和平衡二叉树结构建立案例数据库,以提高预测精度和满足实时性要求.给出了预测示例说明了方法的有效性.
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