| 高速公路短时交通流预测方法对比分析 |
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| 引用本文： | 曾宪堂,孙昊.高速公路短时交通流预测方法对比分析[J].公路,2022,67(2):366-370. |
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| 作者姓名： | 曾宪堂 孙昊 |
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| 作者单位： | 中交基础设施养护集团有限公司 北京市 100013,中国公路工程咨询集团有限公司 北京市100089;中国交建智能交通研发中心 北京市 100083;自动驾驶技术交通运输行业研发中心 北京市 100083 |
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| 摘 要： | 高速公路短时交通流预测对于高速公路智能管控具有重要意义。通过总结不同文献中关于高速公路短时交通流预测的研究内容，发现了目前高速公路短时交通流预测研究存在的不足，给出了高速公路短时交通流预测的流程，对高速公路短时交通流预测模型进行了分类比较，明确了不同模型的适用场景和优缺点，通过具体案例数据分析比较了KNN模型、SVM模型、LSTM模型的预测精度，研究发现KNN模型的预测精度最高，明确了数据质量和算法精度是交通流预测的关键。本研究可以为高速公路短时交通流预测发展提供借鉴。
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| 关 键 词： | 高速公路 短时交通流预测 KNN模型 SVM模型 LSTM模型 数据质量 算法精度 |
Comparisons and Analysis on Forecast Methods of Short-term Traffic Flow for Expressway |
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| ZENG Xian-tang,SUN Hao.Comparisons and Analysis on Forecast Methods of Short-term Traffic Flow for Expressway[J].Highway,2022,67(2):366-370. |
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| Authors: | ZENG Xian-tang SUN Hao |
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