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基于时空权重相关性的交通流大数据预测方法
被引量：
6
1
作者
李欣
罗庆
孟德友
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期775-782,共8页
将分布式增量大数据聚合方法与交通流数据清洗规则相结合,可以为交通流预测分析提供更准确可靠的数据源。通过交通流在路网中的相关性分析,使用多阶路口转弯率构建空间权重矩阵,完成对STARIMA交通流预测模型的改进。实验结果表明,该方...
将分布式增量大数据聚合方法与交通流数据清洗规则相结合,可以为交通流预测分析提供更准确可靠的数据源。通过交通流在路网中的相关性分析,使用多阶路口转弯率构建空间权重矩阵,完成对STARIMA交通流预测模型的改进。实验结果表明,该方法可以在工作效率及准确程度上满足交通流大数据预测的需求,为交通诱导信息发布提供依据。
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关键词
交通流
大数据
分布式增量
路网相关性
starima
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职称材料
基于路网相关性的分布式增量交通流大数据预测方法
被引量：
15
2
作者
李欣
孟德友
《地理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第2期209-216,共8页
针对城市道路拥堵问题的日益加剧的问题,智能化城市交通管理平台是缓解拥堵问题的有效方法,利用交通流大数据预测结果进行交通诱导,能够指导用户调整出行方案,有效缓解交通压力。研究了交通流大数据的分布式增量聚合方法,对海量交通流...
针对城市道路拥堵问题的日益加剧的问题,智能化城市交通管理平台是缓解拥堵问题的有效方法,利用交通流大数据预测结果进行交通诱导,能够指导用户调整出行方案,有效缓解交通压力。研究了交通流大数据的分布式增量聚合方法,对海量交通流数据进行清洗统计,为交通流预测提供数据基础,基于交通流在路网中上下游路段的相关性分析,利用路口转弯率多阶分配将该相关性量化,构建基于路网相关性的空间权重矩阵,完成对于STARIMA模型的改进。通过应用试验证明,该方法能更准确的进行交通流预测,为交通诱导信息发布提供依据。
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关键词
交通流
大数据
分布式增量
路网相关性
starima
原文传递
基于时空依赖性的区域路网短时交通流预测模型
被引量：
31
3
作者
常刚
张毅
姚丹亚
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期215-221,共7页
由于多数交通流预测模型仅利用了目标路段交通流的历史数据,在一定程度上影响了预测效果。为此,该文提出了一种基于时空依赖性的区域路网短时交通流预测模型。首先,根据区域路网各路段间的拓扑关系,将其抽象为明确表征上下游路段关系的...
由于多数交通流预测模型仅利用了目标路段交通流的历史数据,在一定程度上影响了预测效果。为此,该文提出了一种基于时空依赖性的区域路网短时交通流预测模型。首先,根据区域路网各路段间的拓扑关系,将其抽象为明确表征上下游路段关系的树状结构,进而根据上下游通路上交叉口转弯率的多阶分配来量化上下游路段的时空依赖性,并将其用于时空自回归差分移动平均模型(STARIMA)空间权重矩阵的改进,最后利用历史数据对改进后的STA-RIMA模型进行参数标定,并用于短时交通流预测。实验结果表明:经过改进后的STARIMA模型,具有更好的预测效果,为区域路网短时交通流预测提供了一种新的方法。
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关键词
交通流
预测
starima
时空依赖性
原文传递
题名
基于时空权重相关性的交通流大数据预测方法
被引量：
6
1
作者
李欣
罗庆
孟德友
机构
河南财经政法大学中原经济区"三化"协调发展河南省协同创新中心
河南财经政法大学资源与环境学院
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期775-782,共8页
基金
国家自然科学基金(41501178)
河南财经政法大学博士科研启动基金(800257)资助
文摘
将分布式增量大数据聚合方法与交通流数据清洗规则相结合,可以为交通流预测分析提供更准确可靠的数据源。通过交通流在路网中的相关性分析,使用多阶路口转弯率构建空间权重矩阵,完成对STARIMA交通流预测模型的改进。实验结果表明,该方法可以在工作效率及准确程度上满足交通流大数据预测的需求,为交通诱导信息发布提供依据。
关键词
交通流
大数据
分布式增量
路网相关性
starima
Keywords
traffic flow
big-data, distributed incremental
road network correlation
starima
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于路网相关性的分布式增量交通流大数据预测方法
被引量：
15
2
作者
李欣
孟德友
机构
河南财经政法大学中原经济区"三化"协调发展河南省协同创新中心/河南财经政法大学资源与环境学院
出处
《地理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第2期209-216,共8页
基金
国家自然科学基金项目(41501178)
河南财经政法大学博士科研启动基金项目(800257)资助~~
文摘
针对城市道路拥堵问题的日益加剧的问题,智能化城市交通管理平台是缓解拥堵问题的有效方法,利用交通流大数据预测结果进行交通诱导,能够指导用户调整出行方案,有效缓解交通压力。研究了交通流大数据的分布式增量聚合方法,对海量交通流数据进行清洗统计,为交通流预测提供数据基础,基于交通流在路网中上下游路段的相关性分析,利用路口转弯率多阶分配将该相关性量化,构建基于路网相关性的空间权重矩阵,完成对于STARIMA模型的改进。通过应用试验证明,该方法能更准确的进行交通流预测,为交通诱导信息发布提供依据。
关键词
交通流
大数据
分布式增量
路网相关性
starima
Keywords
traffic flow
big data
distributed incremental
road network correlation
starima
分类号
K909 [历史地理—人文地理学]
原文传递
题名
基于时空依赖性的区域路网短时交通流预测模型
被引量：
31
3
作者
常刚
张毅
姚丹亚
机构
清华大学自动化系
出处
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期215-221,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60721003
60834001)
国家"八六三"高技术项目(2012AA112305)
文摘
由于多数交通流预测模型仅利用了目标路段交通流的历史数据,在一定程度上影响了预测效果。为此,该文提出了一种基于时空依赖性的区域路网短时交通流预测模型。首先,根据区域路网各路段间的拓扑关系,将其抽象为明确表征上下游路段关系的树状结构,进而根据上下游通路上交叉口转弯率的多阶分配来量化上下游路段的时空依赖性,并将其用于时空自回归差分移动平均模型(STARIMA)空间权重矩阵的改进,最后利用历史数据对改进后的STA-RIMA模型进行参数标定,并用于短时交通流预测。实验结果表明:经过改进后的STARIMA模型,具有更好的预测效果,为区域路网短时交通流预测提供了一种新的方法。
关键词
交通流
预测
starima
时空依赖性
Keywords
traffic flow
forecasting
starima
spatial-temporal dependency
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空权重相关性的交通流大数据预测方法
李欣
罗庆
孟德友
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于路网相关性的分布式增量交通流大数据预测方法
李欣
孟德友
《地理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017
15
原文传递
3
基于时空依赖性的区域路网短时交通流预测模型
常刚
张毅
姚丹亚
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
31
原文传递
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