核函数与最邻近法在短时交通预测中的对比与改进

本文主要探讨了核函数法与最邻近法在短时交通流预测领域的应用对比。研究以北京三环路的一个具体路段为实例，通过实测数据在非参数回归预测模型中对比分析这两种不同的权函数方法——核函数法和最邻近法。研究发现，在保持相同预测精度的前提下，最邻近法在处理较短时间间隔的交通流预测任务上表现更优。 传统最邻近法在进行改进时，作者考虑了前一时刻的交通流量、当前时刻的车辆平均速度和车道平均占用率作为搜索元素。实验结果显示，引入前一时刻的交通流量能够显著提升预测精度，因为这有助于确保预测值与真实值沿同一切线方向，从而提高了预测的准确性。然而，车辆平均速度和车道平均占用率虽然与交通流量有一定的关联，但它们的作用与当前时刻的交通流量相似，未能有效提高预测精度，这表明在最邻近法中，单一时间维度的数据可能不足以优化预测性能。 非参数回归模型是统计学中的一个重要工具，它假设回归函数的形式不固定，而是根据数据本身的特性来估计。在这个框架下，核函数法通过将输入数据映射到高维空间，利用内积计算相似度，适用于复杂的非线性问题；而最邻近法则是一种基于实例的学习方法，通过寻找最近邻居来预测新数据，适合于小型数据集或在线学习场景。 本文的研究成果对于理解和优化短时交通流预测模型具有实际意义，特别是在智能交通系统如ATMS和ATIS的应用中，准确的交通预测对于交通管理、路径规划以及减少环境污染和能源消耗至关重要。未来的研究可以进一步探索如何结合多种特征和更高级的算法，以提高短时交通流预测的精度和效率。