基于多机器学习竞争策略的短时交通流预测

发布时间：2017-10-12 01:06

  本文关键词：基于多机器学习竞争策略的短时交通流预测

  更多相关文章： 城市交通 交通流量 机器学习 集成学习 时间序列

【摘要】：交通流量预测是当前交通大数据应用的重要议题之一.经典的交通流量预测方法通常只根据被预测道路自身的数据进行分析和决策,而往往较少考虑由于同一区域不同道路之间的交通流量关联性.本研究根据城市核心区交通流量数据的特点,构建同区域内多条相关道路的交通流量多维度数据模型.并且,基于该数据模型提出了一种基于多机器学习竞争策略的交通流量预报算法.该算法的主要核心思想是利用时间序列聚类的方式将多维交通流量数据进行降维,然后通过引入多种多机器学习方法进行并发训练,其训练结果通过竞争获得最优分类器群.最后设计了多最优机器学习集成预测方法进行交通流量预测.本模型通过在南昌市中心道路进行的实验显示,其预测结果优于传统单时间序列机器学习方法.
【作者单位】： 南昌大学软件学院;同济大学电子与信息工程学院;北京交通大学计算机系;
【关键词】： 城市交通 交通流量 机器学习 集成学习 时间序列
【基金】：国家自然科学基金(61273304) 上海市重点项目(ZY3-CCCX-3-6002) 南昌大学研究生创新项目(cx2015097)~~
【分类号】：U491.14
【正文快照】： 3.北京交通大学计算机系,北京100044)0引言21世纪以来,各国城镇化及家庭汽车急剧增加.尽管这些给人们出行带来了便利,但由于交通基础设施的发展速度无法赶上私人汽车的发展速度,交通拥堵问题越来越突出,交通事故也日益增多.以短时交通流量预测为核心的交通智能诱导技术越来越

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