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一种基于数据驱动的k邻近非参数回归的交通流预测方法

摘要

本发明公开了一种基于数据驱动的k邻近非参数回归的交通流预测方法,基于两步数据搜索算法开发,首先在非预测时间段内,从历史数据库中寻找和识别候选输入数据去与当前状态近似,然后在预测点处从候选输入数据中识别用于预测的最佳决策输入数据,最后利用最佳决策输入数据通过预测算法生成预测。本算法可以有效地减少用于搜索历史数据的时间,从而降低系统预测过程中的执行时间,提高了预测系统的预测效率,同时也保准了系统预测的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN109598933A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN201811503475.7

  • 发明设计人 张登银;陈肯;丁飞;严嘉赟;

    申请日2018-12-10

  • 分类号G08G1/01(20060101);

  • 代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人彭雄

  • 地址 江苏省南京市亚东新城区文苑路9号

  • 入库时间 2024-02-19 08:20:25

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-03

    实质审查的生效 IPC(主分类):G08G1/01 申请日:20181210

    实质审查的生效

  • 2019-04-09

    公开

    公开

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