【摘 要】
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随着我国经济的快速发展,汽车在我国家庭的普及程度越来越高,但同时也带来了交通拥堵问题。特别是在某些大中城市,城区交通拥堵现象逐年加剧,拥堵时长达数个小时,造成巨大的时间损失。城市严重的交通拥堵问题,使配送效率大大降低,而作为城市末端的物流配送环节是配送环节中直接与客户交接也是最关键的一环,能否将货物及时送到客户手中将直接影响客户对配送服务的满意程度。物流企业在配送时,如何避免道路的拥堵或是在道路拥
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随着我国经济的快速发展,汽车在我国家庭的普及程度越来越高,但同时也带来了交通拥堵问题。特别是在某些大中城市,城区交通拥堵现象逐年加剧,拥堵时长达数个小时,造成巨大的时间损失。城市严重的交通拥堵问题,使配送效率大大降低,而作为城市末端的物流配送环节是配送环节中直接与客户交接也是最关键的一环,能否将货物及时送到客户手中将直接影响客户对配送服务的满意程度。物流企业在配送时,如何避免道路的拥堵或是在道路拥堵状况不明确的情况下选择恰当的配送路径,准时完成配送成为配送行业追逐的目标。为了定量评价交通拥堵的状态,目前国内很多城市都开发了自己的拥堵指数系统,该系统通过拥堵指数来实时反映道路交通运行情况,同时还提供了对未来交通拥堵指数的预测,从而对物流企业的配送服务提供决策支持。然而现有的交通拥堵指数预测系统只能进行实时预测,预测的准确度也不高,无法对未来一段时间的交通运行状态进行预测。为了对未来一段时间内的交通流进行预测,本文基于交通拥堵指数建立了交通流预测模型,并提出了第一步为针对交通拥堵指数进行时空聚类,第二步为在时空聚类后的簇中运用高斯近邻进行预测的两步启发式算法。接着,文章以上海市主城区交通拥堵指数为例,验证了该预测模型和算法的有效性。文章首先在时间维度上建立了k-means聚类模型,在空间维度上建立了基于密度的DBSCAN聚类模型,以上海主城区68个区域的连续两周交通拥堵指数数据进行时空聚类分析,得出了上海区域交通拥堵模式的九种聚类结果,并运用k近邻方法对聚类后的数据集进行更新搜索。在更新后的簇中,分别对九种模式下的交通拥堵指数运用高斯近邻方法进行预测,得到了未来一周的交通拥堵指数变化规律,并和循环神经网络算法（CNN）、长短时记忆神经网络（LSTM）方法的预测结果进行对比分析。研究表明,基于时空聚类的高斯近邻预测方法,因为在时空聚类的基础上,聚类后的数据集具有相同的特征,该数据集在完成k近邻更新搜索后,噪音影响更少,使用高斯近邻预测算法,能更准确的反映近邻点之间的关系,因此较循环神经网络算法（CNN）和长短时记忆神经网络（LSTM）方法的预测结果更加准确,拟合度更高。
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