基于历史数据动态选择的短时交通流预测方法

摘要

本发明公开了一种基于历史数据动态选择的短时交通流预测方法。本发明首先通过动态时间规整判断出流量序列的相似程度。然后比较相似度大小找出待预测交通流量序列所属分类。其次在待预测对象所属的分类中根据相似度大小计算不同项的权重。最后对被选择项在待预测时段的流量值为基准，以相似度为权重系数，计算待预测项在预测时段内的流量值。本发明通过计算距离的方式，得到历史数据集与待预测序列之间的相似度，从而分配权重系数，对较短时间内的交通流量实现实时预测。