一种基于改进DTW-KNN的短时交通流预测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进DTW‑KNN的短时交通流预测方法。所述方法包括：首先创建基于改进DTW‑KNN的短时交通流预测模型，包括使用平均影响值算法确定状态向量的组成，创建历史状态向量和待预测状态向量；其次，通过动态时间规整距离筛选待预测向量的最近邻；最后，依据短时交通流量的时间连续性进行预测。本发明深入挖掘交通流数据的随机性与不确定性，充分考虑短时交通流数据中的线性和非线性特征，有效提高了预测精度。