大波动短时公路交通流K-近邻预测的稳健组合方法

• 作 者: 张军 王寒凝 杨正瓴 刘正光 叶剑华
• 机 构: 天津大学电气与自动化工程学院,天津市过程检测与控制重点实验室
• 出 处: 天津大学学报
• 发表日期: 2011年02期
• 关键词: 短时公路交通流预测 非参数回归 相关系数 组合预测 稳健统计

在公路短时交通流预测中,为改善大波动以及离群值情况下的预测效果,提高实时性,对K-近邻非参数回归预测方法进行了2种改进:先采用相关系数来选择K-近邻,再采用组合预测中的方差倒数法来进行预测.采用相关系数代替以前的距离,以改善在大波动交通流情况下K-近邻的选择效果.采用稳健统计方法来估计方差倒数法中的方差,以抑制离群值的不利影响.这些改进降低了搜索量,可提高预测准确率约1%.数值仿真证实了2种改进的效果.