基于数据流集成回归的短时交通流预测OACSTPCD
An Online Short-term Traffic Flow Prediction Model Based on Data Stream Ensemble Regression
传统的交通流预测技术使用静态和离线算法,无法对模型的参数值和内部结构进行在线调整.然而,交通流变化具有明显的动态性,其内在模式会随时间发生变化,导致构建好的模型准确度下降.针对上述问题,提出了基于数据流集成回归的短时交通流预测模型.将不断产生的交通流数据划分成数据块,每个数据块训练1个基础回归模型,然后加权组合为集成模型.通过不断训练新的基础模型,并置换出集成模型中准确度最差的基础模型,实现在线更新.在实测数据上的对比实验结果表明,与静态离线的B…查看全部>>
徐文华;魏志强
中国海洋大学信息科学与工程学院 山东青岛266100中国海洋大学信息科学与工程学院 山东青岛266100
交通工程
CART短时交通流预测回归算法集成学习数据流
CARTshort-term traffic flow predictionregression algorithmensemble learningdata stream
《交通信息与安全》 2014 (4)
智能交通中基于移动视频的目标快速识别方法研究
14-19,40,7
国家自然科学基金项目(批准号:61202208)资助、青岛市应用基础研究计划项目(批准号:14-2-4-25-jch)资助
评论