基于R树的非参数回归交通流预测方法

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基于R树的非参数回归交通流预测方法

余沁潇, 凌帅, 吴刚, 马寿峰

文章导航 > 交通信息与安全 > 2014 > 32(6): 65-71

余沁潇, 凌帅, 吴刚, 马寿峰. 基于R树的非参数回归交通流预测方法[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(6): 65-71. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.011

引用本文:

余沁潇, 凌帅, 吴刚, 马寿峰. 基于R树的非参数回归交通流预测方法[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(6): 65-71. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.011

YU Qinxiao, LING Shuai, WU Gang, MA Shoufeng. A Nonparametric Regression Method for Traffic Flow Forecast Based on R-tree[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(6): 65-71. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.011

Citation:

YU Qinxiao, LING Shuai, WU Gang, MA Shoufeng. A Nonparametric Regression Method for Traffic Flow Forecast Based on R-tree[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(6): 65-71. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.011

余沁潇, 凌帅, 吴刚, 马寿峰. 基于R树的非参数回归交通流预测方法[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(6): 65-71. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.011

引用本文:

余沁潇, 凌帅, 吴刚, 马寿峰. 基于R树的非参数回归交通流预测方法[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(6): 65-71. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.011

YU Qinxiao, LING Shuai, WU Gang, MA Shoufeng. A Nonparametric Regression Method for Traffic Flow Forecast Based on R-tree[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(6): 65-71. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.011

Citation:

YU Qinxiao, LING Shuai, WU Gang, MA Shoufeng. A Nonparametric Regression Method for Traffic Flow Forecast Based on R-tree[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(6): 65-71. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.011

基于R树的非参数回归交通流预测方法

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.06.011

天津大学管理与经济学部天津300072
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天津大学管理与经济学部天津300072;天津高速公路集团有限公司天津300384
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中图分类号: U495
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出版历程
- 刊出日期: 2014-12-28

A Nonparametric Regression Method for Traffic Flow Forecast Based on R-tree

摘要: 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%,且搜索速度也平均提高了30.8%.因此,该算法能够在满足预测精度的条件下有效地提高预测速度,为实时短时交通流预测系统提供了1种实现算法.
- 智能交通系统 /
- 交通流预测 /
- 非参数回归 /
- R树 /
- K近邻搜索
- intelligent transport systems /
- traffic flow prediction /
- nonparametric regression /
- R-tree /
- K-nearest neighbor search

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