基于K-最近邻的交通事件持续时间预测模型

来源期刊：昆明理工大学学报(自然科学版)2014年第6期

论文作者：向红艳 易英杰 范宝文

文章页码：45 - 50

关键词：高速公路;交通事件;K-最近邻;持续时间;预测;

摘    要：通过对高速公路交通事件的性质和特征进行分析,选择对持续时间影响较大的属性（事件类别、发生时间、地点、天气、伤亡程度、涉及车辆数、占用车道数）构成了描述交通事件的向量,对各属性进行了分类与量化.以交通事件的历史数据集合为基础构建N维搜索空间,计算了当前交通事件与历史交通事件之间的欧式距离,通过寻找距离最近的K个元素建立了最近邻预测模型.采用单因素方差分析法标定了变量权重,根据最小误差法确定了最佳K值.实例应用表明,K-最近邻预测模型对持续时间范围为30 min≤T<90 min、90 min≤T<180 min交通事件预测精度较高,适合高速公路有大量历史数据的情况下应用.