基于空间聚类的交通流预测模型-南京大学学报自然科学.pdf

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2017-08-19 发布于天津
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南京大学学报自然科学第卷第期年月基于空间聚类的交通流预测模型许榕缪李囡施静静陈启美南京大学电子科学与工程学院南京摘要交通流预测对于路径诱导路网管控有着重要的作用目前预测数据源未充分挖掘调用已有的沿路视频资源而需特地另埋设专用地感线圈在考虑上下游空间关系时往往将关系并不密切的点也包含进来为此分析了路口交通流上下游关系解析了神经网络模型机理及局限提出了基于空间聚类的短时交通流预测模型选取了遥控视频摄像数据作为预测模型的输入对区域内交通流进行了聚类分析预测实验结果表明短时交通流预测值优于神经网络模型以

( ) 南京大学学报自然科学第卷第期 , 51 2 Vol.51 No.2 JOURNALOFNANJINGUNIVERSITY 年月 , 2015 3 Mar.2015 ( ) NATURALSCIENCES : / DOI10.13232 .cnki.nu.2015.02.006 j jj 基于空间聚类的交通流预测模型 * , , , 许榕缪李囡施静静陈启美 ( , , ) 南京大学电子科学与工程学院南京 210023 : 、摘要交通流预测对于路径诱导路网管控有着重要的作用目前预测数据源未充分挖掘调用已有的沿路视频资 . , ; , , 源而需特地另埋设专用地感线圈在考虑上下游空间关系时往往将关系并不密切的点也包含进来为此分析了 . , , 路口交通流上下游关系解析了神经网络模型机理及局限提出了基于空间聚类的短时交通流预测 BP ClusterNN - , , , 模型选取了遥控视频摄像数据作为预测模型的输入对区域内交通流进行了聚类分析预测实验结果表明短时 . 交通流预测值优于神经网络模型 6.5%以上. : , , , 关键词交通流预测聚类摄像机神经网络 PTZ 中图分类号: 文献标识码: U491.14 A Trafficflow redictionmodelbasedonsatialclusterin p p g