论文研究-基于数据挖掘的交通流预测模型.pdf

【文件属性】：
文件名称：论文研究-基于数据挖掘的交通流预测模型.pdf
文件大小：687KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-10 07:54:12
论文研究 论文研究-基于数据挖掘的交通流预测模型.pdf,  通过对道路交通流变化规律和影响因素的分析,提出了一种新的交通流预测模型.首先,鉴于模糊聚类方法易陷入局部最优解及运算速度慢的缺点,采用蚁群算法中pij(t)改进模糊聚类分析;然后以最拥挤时间段的25个点交通流数据、天气数据以及天类别数据为指标,将历史数据聚分成若干簇团,并采用动量BP神经网络针对每一簇团建立相应的预测模型.对实际数据进行预测分析的结果表明:该模型不仅对普通工作日有较高的预测精度,对双休日、节假日和一些特殊情况(雨雪天气)也有较好的预测精度.