基于数据挖掘的高速公路行程时间预测

发布时间：2017-12-12 05:00

  本文关键词：基于数据挖掘的高速公路行程时间预测

  更多相关文章： 高速公路 行程时间预测 预测强度 数据挖掘 k-means法 联网收费数据

【摘要】：以高速公路上路段行程时间历史数据集作为研究对象,以交通数据实际特征作为行程时间历史数据集分类的依据,建立基于数据挖掘的高速公路行程时间预测模型.采用山东高速收费站记录实际数据,以实例数据验证模型并计算平均绝对误差.为对比分析预测强度聚类预测模型的有效性,采用多种算法对测试集行程时间预测,对预测结果误差进行了对比.结果表明:预测强度修正的k-means法可以提高高速公路路段行程时间预测的准确性,模型在降低数据采集成本的同时可为高速信息服务提供可靠的预测行程时间,为出行者提供有力的决策依据.
【作者单位】： 吉林化工学院信息与控制工程学院;吉林大学交通学院;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室;吉林大学吉林省道路交通重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51308249) 山东省省管企业科技创新项目(20122150251-1)
【分类号】：U491.1
【正文快照】： 随着高速公路里程不断增长,人们对出行质量提出了更高的要求.行程时间是高速公路上行驶车辆驾驶者最关心的交通信息之一,在行程时间预测技术的研究方面,基于统计模型以及人工智能等技术的预测方法[1-2]不断被提出.文献[3]通过马尔可夫链算法预测拥堵时车辆行程时间.文献[4]根

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本文编号：1281219