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基于非参数回归的短时交通流预测分析与研究
| 论文题名： | 基于非参数回归的短时交通流预测分析与研究 |
| 关键词： | 交通流;短时预测;非参数回归算法;数据挖掘;状态向量 |
| 摘要： | 短时交通流预测对于动态交通诱导，先进的交通管理以及交通控制与安全等方面都具有重要的意义。短时交通流预测的研究在国内外一直都很活跃。在过去的几十年里，交通学者在这一研究领域做了大量的工作，取得了显著的成果。本文主要对短时交通流预测作进一步的研究： （1）阐述了短时交通流预测研究的背景和意义，从中体现了短时交通流预测在智能交通系统地位的重要性。 （2）对国内外短时交通流预测的研究现状和发展趋势进行了阐述，并分别说明了各种方法的优缺点。 （3）阐述了数据库与数据挖掘的相关知识，并对ADO数据库编程的原理和具体实现进行了介绍。 （4）对以非参数回归为模型的短时交通流预测过程的研究，在状态向量的选择和数据的预处理方面进行了改进。 （5）运用实际的交通数据进行验证，通过比较不同的K值和不同的预测函数输入条件下的预测效果，分析了预测值和实际值的相关性。 最后通过实际的预测结果再次分析非参数回归算法的优缺点，并展望非参数回归算法在未来的智能交通系统的进一步改进和应用。 |
| 作者： | 胡姗姗 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 梁秀霞 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 河北工业大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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