基于Kernel-KNN高速公路异常交通态势预测研究

为更精准预测高速公路异常交通态势变化，基于Kernel-KNN算法原理提出了态势预测模型，并调研京石高速公路异常交通态势场景下交通管理及运行监测数据，基于历史数据中速度与交通态势非线性映射关系，在MATLAB中实现了预测过程，确定了预测模型最佳参数取值范围，最后验证了预测模型的有效性。结果表明：高速公路异常交通态势预测模型的精度主要与带宽值B、时间长度T和最近邻数k等3个参数相关，当B、k、T分别在[3,10]、[8,10]、[1,2]范围时，预测模型精度相对稳定，其预测平均绝对误差(MAE)为3.97、平均绝对百分比误差(MAPE)为6.95、均方根误差(RMSE)为3.96,模型精度优于其他算法，且以单日时段速度为例，其预测值与实际速度值较吻合。