發(fā)布時(shí)間：2020-06-18 08:14

【摘要】： 交通工具的普及使得人們的出行日益方便,同時(shí)交通擁擠、交通事故所造成的環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)損失成為全球關(guān)注的熱點(diǎn)問題。本文針對(duì)這一問題展開研究,致力于利用先進(jìn)的技術(shù)和方法對(duì)城市道路交通狀況進(jìn)行預(yù)測(cè),通過對(duì)現(xiàn)有交通預(yù)測(cè)模型的比較發(fā)現(xiàn),短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)模型普遍存在模型預(yù)測(cè)效率與算法執(zhí)行效率的矛盾。因此本文結(jié)合網(wǎng)絡(luò)資源現(xiàn)狀,提出了一種利用網(wǎng)絡(luò)空閑資源進(jìn)行城市路網(wǎng)交通狀態(tài)短時(shí)預(yù)測(cè)的改進(jìn)的非參數(shù)回歸預(yù)測(cè)模型。 本文通過對(duì)一般非參數(shù)回歸模型的深入研究,針對(duì)短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)的特點(diǎn),對(duì)非參數(shù)回歸模型進(jìn)行改進(jìn),定義了描述城市路網(wǎng)交通狀態(tài)的向量結(jié)構(gòu),并以層次化對(duì)象的格式存入到歷史樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中,利用交通狀態(tài)的周期可重現(xiàn)特性降低歷史數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模,提高查詢效率。此外,本文從數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、聚類方法、交通狀態(tài)向量的距離、KNN ( K Nearest Neighbor )搜索算法和預(yù)測(cè)函數(shù)與誤差反饋等多個(gè)方面對(duì)非參數(shù)回歸預(yù)測(cè)模型進(jìn)行改進(jìn),從而提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度。 為了提高改進(jìn)的非參數(shù)回歸算法的計(jì)算效率,滿足短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)的要求,本文構(gòu)建了基于最小遷移代價(jià)的多級(jí)自治域網(wǎng)格管理模型,并針對(duì)此模型提出了資源計(jì)算能力指數(shù)任務(wù)分配模型和最小遷移代價(jià)作業(yè)調(diào)度模型,以及基于同步數(shù)據(jù)緩存的Web數(shù)據(jù)發(fā)布平臺(tái)。經(jīng)過模擬測(cè)試,改進(jìn)的非參數(shù)回歸模型和網(wǎng)格信息平臺(tái)能夠從預(yù)測(cè)精度和算法執(zhí)行時(shí)間上有效的滿足短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)的需求。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F224;F50
【圖文】：

通過變 k 近鄰搜索進(jìn)行短時(shí)交通流預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)精度可以達(dá)到 80% 以上，交通流量預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的對(duì)比結(jié)果如圖 4.9 所示。圖4.9 預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的對(duì)照Fig.4.9 Forecasting Results Contrast with the Actual Data通過基于搜索半徑 R 的變 k 近鄰搜索，非參數(shù)回歸模型的預(yù)測(cè)精度能夠達(dá)到短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)要求。4.6 小結(jié)起源于混沌理論的非參數(shù)回歸模型具有良好的預(yù)測(cè)精度，特別適合于具有非線性和不確定性的短時(shí)交通狀態(tài)的預(yù)測(cè)。本章針對(duì)短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)的特點(diǎn)，結(jié)合非參數(shù)回歸方法的基本原理，從細(xì)節(jié)出發(fā)，針對(duì)非參數(shù)回歸方法的各主要步驟進(jìn)行改進(jìn)，對(duì)交通狀態(tài)樣本庫(kù)進(jìn)行浮動(dòng) k-中心聚類，并采用嵌套表進(jìn)行優(yōu)化；提出55

城市路網(wǎng)短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)是交通控制系統(tǒng)和交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的前提和基礎(chǔ)，國(guó)內(nèi)外的專家學(xué)者對(duì)于城市路網(wǎng)短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)方法和預(yù)測(cè)模型的研究一有間斷過。然而預(yù)測(cè)精度和預(yù)測(cè)效率之間的矛盾，始終是此類模型的瓶頸所在文針對(duì)城市路網(wǎng)短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)的具體應(yīng)用，證明了改進(jìn)的非參數(shù)回歸短通狀態(tài)預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度，同時(shí)提出了提高變 k 近鄰向量搜索的的 MHSGD 網(wǎng)格平臺(tái)。本章將針對(duì)具體的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，討論利用該平臺(tái)解決大規(guī)網(wǎng)短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)的時(shí)效性問題。.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建為了解決改進(jìn)的非參數(shù)回歸預(yù)測(cè)模型的變 k 近鄰向量搜索算法的效率問題文構(gòu)建了 MHSGD 網(wǎng)格模擬環(huán)境，如圖 6.1 所示。

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本文編號(hào)：2718963