基于遗传算法优化和KD树的交通流非参数回归预测方法
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1. 天津大学系统工程研究所
2.
3. 天津大学管理学院

作者简介:

贾宁

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交通信息结构、响应行为与网络状态:基于个体行为的交通诱导信息理论;城市交通流在线预报发布及实时诱导系统


Non-parameter-regression traffic flow forecast method based on KD-tree
and genetic optimization
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    摘要:

    非参数回归预测方法在交通流短时预测中得到了广泛应用. 针对提高搜索速度和关键参数的优化设置两个
    问题, 提出使用KD树作为模式库的存储结构, 能够有效提高搜索速度, 并且能够在实际运行中不断将新发现的交通
    流模式实时地加入模式库. 提出使用遗传算法对非参数回归中的重要参数进行优化, 实验表明能够得到相对较优的
    参数设置. 所得研究结果为实时的交通流短时预测系统提供了一种较好的预测方法.

    Abstract:

    Non-parametric regression forecasting method is widely used in short-term traffic flow forecasting. To improve
    its searching speed and parameters optimization, the ??-dimension(KD) tree is used as the structure of the pattern database,
    which can effectively increase the searching efficiency and allow newly-recognized traffic flow pattern to insert into the
    pattern database dynamically. Then, the genetic algorithm is used to optimize parameters setting. Experiment results show
    that better parameters are found by using the algorithm. These results are valuable for the short-term traffic flow forecasting
    system.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

贾宁 马寿峰 钟石泉.基于遗传算法优化和KD树的交通流非参数回归预测方法[J].控制与决策,2012,27(7):991-996

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  • 收稿日期:2011-01-05
  • 最后修改日期:2011-06-16
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  • 在线发布日期: 2012-07-20
  • 出版日期:
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