【摘 要】
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为提高预测精度和降低计算复杂度,提出了一种基于时空关联和BP_Adaboost的短时交通参数预测方法。首先,通过分析交通参数之间的时间关联性和空间关联性,得到对预测值产生影响
【机 构】
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江苏省交通规划设计院股份有限公司,交通运输部智能交通技术和设备行业研发中心,
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为提高预测精度和降低计算复杂度,提出了一种基于时空关联和BP_Adaboost的短时交通参数预测方法。首先,通过分析交通参数之间的时间关联性和空间关联性,得到对预测值产生影响的因素。然后,采用主成分分析法对影响因素进行预处理,选取了主成分作为后续预测模型的输入。最后,采用Adaboost算法对BP神经网络进行优化,构建了BP_Adaboost预测模型,以改善传统BP神经网络的预测性能。利用南京市典型道路数据对该方法进行了性能评价。结果表明:该方法不仅可以在一定程度上提高预测精度,更重要的是能够大大提高预测结果的稳定性。由此可见,该方法可以作为短时交通参数预测的有效手段。
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