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高速路交通流短时预测方法
被引量：
16
1
作者
许岩岩
翟希
+1 位作者
孔庆杰
刘允才
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期114-119,共6页
针对短时交通流变化的复杂性与非线性特点,分析了分类回归树模型的建立,包括模型的生长、分裂与剪枝,研究了模型在高速路交通流短时预测中的应用,并对美国波特兰州高速路网的真实交通流量数据进行分析建模。采用RMSE与MAPE误差分析法,...
针对短时交通流变化的复杂性与非线性特点,分析了分类回归树模型的建立,包括模型的生长、分裂与剪枝,研究了模型在高速路交通流短时预测中的应用,并对美国波特兰州高速路网的真实交通流量数据进行分析建模。采用RMSE与MAPE误差分析法,将试验结果与传统的交通流预测方法ARIMA模型与Kalman滤波预测模型进行比较。对比结果表明:分类回归树预测模型的RMSE比ARIMA模型与Kalman滤波预测模型分别降低了42.1%、13.1%。
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关键词
智能交通系统
交通流预测
数据挖掘
时间序列分析
分类回归树
KALMAN滤波器
原文传递
题名
高速路交通流短时预测方法
被引量：
16
1
作者
许岩岩
翟希
孔庆杰
刘允才
机构
上海
交通
大学系统控制与
信息
处理教育
部
重点实验室
上海市
城乡建设
和
交通
发展
研究院
交通
信息中心
研究部
出处
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期114-119,共6页
基金
国家863计划项目(2012AA112307)
上海市科委科技攻关项目(11231202801)
文摘
针对短时交通流变化的复杂性与非线性特点,分析了分类回归树模型的建立,包括模型的生长、分裂与剪枝,研究了模型在高速路交通流短时预测中的应用,并对美国波特兰州高速路网的真实交通流量数据进行分析建模。采用RMSE与MAPE误差分析法,将试验结果与传统的交通流预测方法ARIMA模型与Kalman滤波预测模型进行比较。对比结果表明:分类回归树预测模型的RMSE比ARIMA模型与Kalman滤波预测模型分别降低了42.1%、13.1%。
关键词
智能交通系统
交通流预测
数据挖掘
时间序列分析
分类回归树
KALMAN滤波器
Keywords
intelligent transportation system
traffic flow prediction
data mining
time series analysis
classification and regression tree
Kalman filter
分类号
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高速路交通流短时预测方法
许岩岩
翟希
孔庆杰
刘允才
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
16
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参考文献
引证文献
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