"该资源是一篇关于基于MapReduce的短时交通流预测算法的学术论文，由张丽和姚卫红撰写。论文探讨了在智能交通系统中，短时交通流预测的重要性及其面临的实时性和准确性挑战。特别是，K近邻非参数回归算法在预测精度上表现出色，但其近邻查找效率低的问题限制了其实用性。为此，作者提出了一种新的方法，即利用MapReduce的并行分布式处理机制来提升K近邻算法的查找效率。通过仿真数据对比，该基于MapReduce的K近邻算法在保持预测精度的同时，显著提高了近邻查找的效率。该研究对交通运输规划与管理领域具有一定的理论和实践价值。"
在智能交通系统中，短时交通流预测是一个关键组成部分，它对于交通诱导、交通控制和管理起到决定性作用。预测的准确性和实时性直接影响着交通效率和安全。传统的预测算法，如K近邻非参数回归算法（KNN），虽然在预测精度上有显著优势，但其查找最近邻数据点的过程时间消耗大，这在大数据背景下成为了算法性能瓶颈。
MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于处理和生成大规模数据集。该模型将复杂的计算任务拆分为两个主要阶段——Map和Reduce，使得数据处理能够在多台机器上并行进行，从而极大地提高了处理速度。在这篇论文中，作者将MapReduce引入到KNN算法中，通过并行化处理解决了KNN算法的效率问题。
具体来说，Map阶段负责将输入数据集划分为多个子集，并在各个节点上独立地执行KNN的查找过程，这大大减少了单个节点的计算负担。Reduce阶段则负责整合各个节点的结果，确保全局最优的K个近邻被选中。通过这种方式，论文提出的算法在保证预测精度的同时，显著提升了预测的实时性。
此外，论文还通过仿真数据对比分析了新算法的效果，证明了基于MapReduce的KNN算法在近邻查找效率上的显著提升，这对于应对城市交通系统中的海量实时数据尤为关键。这一创新性的研究为交通领域的数据驱动决策提供了强有力的技术支持，有助于优化交通管理和规划。
关键词涉及的领域包括交通运输规划与管理、短时交通流预测、K近邻算法、MapReduce以及KNN，这些都是当前智能交通研究的热点。这篇论文的贡献在于提供了一种有效的方法来改善交通流量预测的效率，对于解决交通拥堵、提升交通系统效能有着重要的理论和实践意义。
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