基于时空权重相关性的交通流大数据预测方法

李欣1,2,† 罗庆1,2 孟德友1,2

ACTA Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis - - 北京大学学报 -

李欣 罗庆 孟德友

1. 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, 郑州 450046; 2. 河南财经政法大学资源与环境学院, 郑州 450046; † E-mail: lixin992319@163.com

摘要 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中图分类号 P91

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