基于时空权重相关性的交通流大数据预测方法

发布时间：2018-05-16 11:02

  本文选题：交通流 + 大数据　； 参考：《北京大学学报(自然科学版)》2017年04期

【摘要】：将分布式增量大数据聚合方法与交通流数据清洗规则相结合,可以为交通流预测分析提供更准确可靠的数据源。通过交通流在路网中的相关性分析,使用多阶路口转弯率构建空间权重矩阵,完成对STARIMA交通流预测模型的改进。实验结果表明,该方法可以在工作效率及准确程度上满足交通流大数据预测的需求,为交通诱导信息发布提供依据。
[Abstract]:Combining distributed incremental big data aggregation method with traffic flow data cleaning rules can provide a more accurate and reliable data source for traffic flow prediction and analysis. Through the correlation analysis of traffic flow in the road network, the spatial weight matrix is constructed by using the turning rate of multi-order intersection, and the improvement of STARIMA traffic flow prediction model is completed. The experimental results show that the method can meet the demand of traffic flow big data prediction in terms of efficiency and accuracy, and provide the basis for traffic guidance information release.
【作者单位】： 河南财经政法大学中原经济区"三化"协调发展河南省协同创新中心;河南财经政法大学资源与环境学院;
【基金】：国家自然科学基金(41501178) 河南财经政法大学博士科研启动基金(800257)资助
【分类号】：U491

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