原文传递
基于大数据分析的交通拥堵预测技术
| 题名： | 基于大数据分析的交通拥堵预测技术 |
| 作者： | 林立春;刘华;洪东 |
| 作者单位： | 广西交通职业技术学院 |
| 关键词： | 大数据;预测;交通拥堵;加权优化 |
| 摘要： | 文章利用大数据分析,挖掘潜在规则对交通拥堵进行预测,为提高预测的准确性并能适应常发性拥堵和偶发性拥堵,运用了多模型融合技术,加以改进的两级加权优化ELM和自适应权重,同时引入了拥堵传导规则,进一步提升拥堵预测的精确性和关联性。当预测或已发生交通拥堵时,在拥堵诱导上采取局部路网总成本最优化,也可为相应管理部门实现全局路网总成本最优化,以提高道路整体通行能力。仿真实验结果表明,多模型融合技术能有效提高并能在较长时限下维持拥堵预警准确度,可为未来规划提供决策辅助,更为建设智慧交通城市助力。 |
| 期刊名称： | 西部交通科技 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 09 |
| 页码： | 138-141 |
检索历史
应用推荐
