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      如何使用面向高速公路的大数据进行短时流量预测方法资料说明

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      上 传 者: 易水寒他上传的所有资料

      资料介绍

      标签:大数据(2361)模型(282)智能交通(281)

        针对高速 公路传统的短时交通流预测方法适用数据规模小、全网预测效?#24335;?#20302;、数据的时空关系被忽视等问题,提出一种结合了K近邻(KNN)模型且面向高速大数据的短时交通流预测方法。首先,对模型的K值和距离度量进行调优,利用交叉验证进行模型参数的对比实验;然后,考虑数据内在的业务时空关联,建模基于时空特性的特征向量;最后,在大数据环境下建立回归预测模型,以最优参数的模型实现预测。实验结果表明,与传统时间序列模型相比,所提方法一次可预测出全站点的流量,单次运行速度快,效率提高了77%,平均绝对百分比误差( MAPE)和绝对百分比误差中位数(MDAPE)均有明显减低,且具有良好的水平扩展性。

        近年来,随着我国经济稳定的发展和高速公路路网建设日渐完善,高速路网的交通流量?#27426;显?#38271;,人们的交通需求也逐渐增加,给路网的通行能力带来?#27426;?#25361;战。 路网中交通拥堵问题带来-些社会问题,不仅增大了处理交通拥堵的花销,还给我国经济带来了?#27426;?#25439;失,因此减少交通拥堵是我国需要解决的重大社会问题之一。对交通状况的控制和交通流诱导是智能交通系统( Itelligent Transport System, ITS)的核心研?#35838;?#39064;其关键在于短时交通流量预测,使之利用交通管控在路网中分散交通流,缓解交通拥堵状况,给出行者提供交通诱导信息。交通流根据预测周期可分为两类:短时预测( short-term Forecasting) 和中长时预测(mid-long-termForecasTIng)。其中短时交通流预测指以5 ~ 30 min时间跨度上的时间间隔,运用当前交通流数据信息去预测下一个5min至30min内的交通流量,本文以时间间隔取5min为例讨论短时交通流量的预测。

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