【摘 要】
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非参数回归在交通流预测中已得到广泛应用,但实际使用中存在实时性差的缺陷。为提高非参数回归预测速度,提出了使用空间索引结构R树作为模式库的存储结构,并依据R树空间聚类
【机 构】
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天津大学管理与经济学部,天津高速公路集团有限公司
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非参数回归在交通流预测中已得到广泛应用,但实际使用中存在实时性差的缺陷。为提高非参数回归预测速度,提出了使用空间索引结构R树作为模式库的存储结构,并依据R树空间聚类的特点进行K近邻搜索,最后根据搜索到的近邻点估算未来的交通流量。实验结果表明R树结构下的K近邻搜索速度比线性结构下的搜索速度提高了59.6%,但预测精度下降了8.8%。而通过缩小K近邻搜索中的距离上限这一参数,可以提高预测精度。结果表明当2种结构下的距离上限相同且小于0.02时,R树结构下的预测精度平均高于线性结构下11.9%,且搜索速度也平均
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