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J-GLOBAL ID：201102217475954865   整理番号：11A1026401

短期間交通流予測のためのK-NNベースのノンパラメトリック回帰方法

K-NN based nonparametric regression method for short-term traffic flow forecasting

著者 (4件)： ZHANG Tao (School of Information Management and Engineering, Shanghai Univ. of Finance and Economics, Shanghai) ,  CHEN Xian (School of Information Management and Engineering, Shanghai Univ. of Finance and Economics, Shanghai) ,  XIE Mei-ping (School of Information Management and Engineering, Shanghai Univ. of Finance and Economics, Shanghai) ,  ZHANG Yue-jie (School of Computer Sci., Shanghai)
資料名： Xitong Gongcheng Lilun yu Shijian  (Xitong Gongcheng Lilun yu Shijian)
巻： 30  号： 2  ページ： 376-384  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2070A  ISSN： 1000-6788  CODEN： XGLSE2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： この論文では,K-NNベースのノンパラメトリック回帰を使用して,短期間交通流を予測し,モデルでの主要因の設定によって引き起こされた効果を分析した。交通状態ベクトルと予測技術における,異なった設定の4つ方法の中では,4つのタイムラグにおいて交通流と稼働率を状態ベクトルとして定義し,加重予測技術を使用する1つの方法が,より良いシミュレーション結果を示している。この論文では,Kによって計算した予測範囲を適用して,異例の道路状態の間の予測をして予測結果を改良した。最終的に,高精度と強い移植能力があるノンパラメトリック回帰の利点を示し,一方,ニューラルネットワークと比較した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *交通流 ,  ベクトル ,  遅れ ,  稼働率 ,  ニューラルネットワーク ,  シミュレーション ,  計算
準シソーラス用語： タイムラグ

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 短期間 ,  交通流 ,  予測 ,  ノンパラメトリック