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基于改进模式序列匹配的交通运行指数预测研究
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作者 郭小刚 张健钦 +2 位作者 卢剑 陆浩 李卓航 《北京建筑大学学报》 2019年第4期20-28,共9页
北京市交通运行指数是定量反映北京市路网拥堵状态的重要指标,交通运行状态预测是构建智慧交通系统的重要研究内容.在模式序列匹配算法(PSF)基础上优化预测序列权重,针对交通运行指数的时序相关性,增加了基于反距离权重的时间衰减因子,... 北京市交通运行指数是定量反映北京市路网拥堵状态的重要指标,交通运行状态预测是构建智慧交通系统的重要研究内容.在模式序列匹配算法(PSF)基础上优化预测序列权重,针对交通运行指数的时序相关性,增加了基于反距离权重的时间衰减因子,提高了临近序列在交通运行模式匹配计算中的重要性.实验结果表明:与传统时间序列模型(ARIMA)、深度学习模型(LSTM)和标准模式序列匹配算法进行对比分析,改进的模式序列匹配预测算法有着较高的预测精度,且具有较强的自适应性. 展开更多
关键词 交通运行指数 时序预测 模式序列匹配 反距离权重
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