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      電子發燒友網>電子資料下載>模擬數字>如何實現高速公路大數據的短時流量預測方法

      如何實現高速公路大數據的短時流量預測方法

      2020-07-27 | rar | 1.07 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對高速公路傳統的短時交通流預測方法適用數據規模小，全網預測效率較低，數據的時空關系被忽視等問題，提出一種結合了K近鄰（KNN）模型且面向高速大數據的短時交通流預測方法。首先，對模型的K值和距離度量進行調優，利用交叉驗證進行模型參數的對比實驗;然后，考慮數據內在的業務時空關聯，建模基于時空特性的特征向量;最后，在大數據環境下建立回歸預測模型，以最優參數的模型實現預測。實驗結果表明，與傳統時間序列模型相比，所提方法一次可預測出全站點的流量，單次運行速度快，效率提高了77%，平均絕對百分比誤差（MAPE）和絕對百分比誤差中位數（MDAPE）均有明顯減低，且具有良好的水平擴展性.

      模型 大數據
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