基于空间聚类的交通流预测模型

发布时间：2017-07-27 15:16

  本文关键词：基于空间聚类的交通流预测模型

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【摘要】：交通流预测对于路径诱导、路网管控有着重要的作用.目前预测数据源未充分挖掘调用已有的沿路视频资源,而需特地另埋设专用地感线圈;在考虑上下游空间关系时,往往将关系并不密切的点也包含进来.为此,分析了路口交通流上下游关系,解析了BP神经网络模型机理及局限,提出了基于空间聚类的短时交通流预测Cluster-NN模型,选取了遥控视频摄像数据作为预测模型的输入,对区域内交通流进行了聚类分析预测.实验结果表明,短时交通流预测值优于神经网络模型6.5%以上.
【作者单位】： 南京大学电子科学与工程学院;
【关键词】： 交通流预测 聚类 PTZ摄像机 神经网络
【基金】：国家自然科学基金(61105015) 国家科技重大专项(2012ZX03005-004-003)
【分类号】：U491.14
【正文快照】： 在智能交通系统ITS领域中,短时交通流预测能实时提供预测信息,有助于发布合适的交通诱导信息,供司机路径选择,节省出行时间,提高路网的运行效率和安全性[1].传统的短时交通流预测模型有:神经网络模型[2]、支持向量回归模型[3]、时间序列模型[4]、贝叶斯网络模型[5]、卡尔曼滤

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本文编号：582053