标题:数据挖掘在交通流预测模型中的研究与应用
作者:闫伟;刘云岗;王桂华;
作者机构:[闫伟;刘云岗;王桂华]山东大学能源与动力工程学院交通运输研究所
会议名称:2008第四届中国智能交通年会
来源:2008第四届中国智能交通年会论文集
出版年:2008
关键词:蚁群算法;模糊聚类;动量BP神经网络;交通流预测
摘要:通过对道路交通流变化规律和影响因素的分析,提出了一种新的交通流预测模型。首先,鉴于模糊聚类方法易陷入局部最优解及运算速度慢的缺点,采用蚁群算法中pij(t)改进模糊聚类分析;然后以最拥挤时间段的25个点交通流数据、天气数据以及天类别数据为指标,将历史数据聚分成若干簇团,并采用动量BP神经网络针对每一簇团建立相应的预测模型。对实际数据进行预测分析的结果表明,该模型不仅对普通工作日有较高的预测精度,对双休日、节假日和一些特殊情况(雨雪天气)也有较好的预测精度。
资源类型:会议论文
原文链接:http://kns.cnki.net/kns/detail/detail.aspx?FileName=ZNJT200809001103&DbName=CPFD2008
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