【摘要】：非參數(shù)回歸方法是短時交通流預(yù)測常用的方法,但現(xiàn)有非參數(shù)回歸方法存在預(yù)測速度與精度之間的矛盾。為此,提出一種適用于海量歷史數(shù)據(jù)、基于Map Reduce與遺傳算法的非參數(shù)回歸短時交通流預(yù)測方法。通過引入Map Reduce并行計算框架,加快K最近鄰算法的搜索速度。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段利用遺傳算法優(yōu)化關(guān)鍵參數(shù)的設(shè)置,并采用Map Reduce加速參數(shù)優(yōu)化過程,以解決遺傳算法迭代運(yùn)算時間長的問題。實(shí)驗結(jié)果表明,該方法在保證交通流預(yù)測精度的前提下,明顯提高了預(yù)測速度,并且具有較好的可伸縮性。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2565680