|
|||||
|
|
| 并行式时空二维融合路段交通量预测 | |
| 引用本文： | 李巧茹,陈亮,张铮,支学军.并行式时空二维融合路段交通量预测[J].河北工业大学学报,2008,37(3):112-116. |
| 作者姓名： | 李巧茹 陈亮 张铮 支学军 |
| 作者单位： | 1. 河北工业大学土木工程学院,天津,300132 2. 天津市泰达市政公司,天津,300457 3. 天津大港油田路桥工程公司,天津,300280 |
| 摘 要： | 提出了一种基于支持向量机(SVM)的并行式时空二维融合路段交通量预测方法,对时间SVM和空间SVM分别在两个并行的操作系统模型中进行,以此降低时间成本.并将时间维SVM预测、空间维SVM预测与基于SVM的数据时空二维线性融合预测结果进行了对比,通过对比表明,时空二维线性融合预测的误差很明显比其它两种方法预测的结果误差要小得多,因此本文提出的时空二维融合可大大的提高预测精度.尤其是当有突发因素(如:交通事故发生)时,本文所提出的方法可在很大程度上避免一维时间源数据融合的结构性系统误差. |
| 关 键 词： | 短时交通流预测 支持向量机 并行式时空二维数据融合 预测误差 |
Parallel Spatio-Temporal Data Fusion on Traffic Flow Prediction of Road Section |
|
| LI Qiao-ru,CHEN Liang,ZHANG Zheng,ZHI Xue-jun.Parallel Spatio-Temporal Data Fusion on Traffic Flow Prediction of Road Section[J].Journal of Hebei University of Technology,2008,37(3):112-116. | |
| Authors: | LI Qiao-ru CHEN Liang ZHANG Zheng ZHI Xue-jun |
| Affiliation: | LI Qiao-ru1,CHEN Liang1,ZHANG Zheng2,ZHI Xue-jun3(1.School of Civil Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300132,China,2.Tianjin TEDA Municipal Company,Tianjin 300457,3.Tianjin Dagang oil field road , bridge engineering company,Tianjin 300,China) |
| Abstract: | In this paper,a traffic flow prediction model of Spatio-Temporal data fusion based on Support Vector Machines(SVM) was put forward.Temporal SVM and Spatio SVM are running on two parallel computer operating systems,and this will considerably save time cost.The prediction results forecasted by temporal SVM,spatio SVM and Spatio-Temporal data fusion are all satisfied the precision requirement.However,the prediction precision significantly improved by Spatio-Temporal data fusion.Especially,when sudden matter ha... |
| Keywords: | short time traffic flow prediction support vector machine parallel Spatio-Temporal data fusion |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |