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基于非参数回归的短时交通流预测方法
摘要：
本文以非参数回归为基础，探讨了一种短时交通流预测方法。该方法基于车辆速度和车辆密度两个参数，利用非参数回归算法建立交通流预测模型。实验结果表明，该方法在短时交通流预测上具有一定的可行性和准确性。
关键词：非参数回归，短时交通流，预测，车辆速度，车辆密度
引言：
近年来，随着城市化进程的加速和汽车数量的快速增加，交通拥堵已成为城市交通运输中的严重问题。交通流预测是解决交通拥堵问题的重要手段之一。短时交通流预测是指对未来5~30分钟内的交通流量进行预测。短时交通流预测的结果直接关系到交通管制和调度的准确性。因此，研究短时交通流预测方法具有重要意义。
传统的短时交通流预测方法通常基于时间序列分析、神经网络、ARIMA等方法，这些方法需要对交通流数据进行前期处理，并选择合适的模型参数，计算量大，需要较长的计算时间，且在训练过程中可能产生过拟合问题。为了克服这些缺点，本文提出一种基于非参数回归的短时交通流预测方法。
非参数回归法是一种不受先验假设限制的回归方法，它不需要预先指定函数的形式，而是从数据中推导出函数的形式。非参数回归法具有可解释性高、适应性强等优点，具有较好的适用性和预测能力。
研究内容：
1.数据采集和处理
本文采集了一段时间内的实际交通流数据，包括车流量、车速和车密度等信息，通过数据预处理和清洗，消除异常值和错误数据，最终得到完整的交通流数据集。
2.非参数回归基本原理
首先介绍了最近邻算法（KNN），它是一个简单而有效的非参数回归方法，其基本思想是将未知样本的预测值与已知的样本相比较，并根据已知样本与未知样本的相似性来预测未知样本的值。然后介绍了核函数估计方法，它利用核函数来进行样本权重计算和函数平滑，其核函数的选择和带宽的确定对预测模型的准确性有很大的影响。最后介绍了局部加权线性回归（LWLR）方法，该方法结合了最近邻算法和核函数估计方法的优点，对样本进行加权线性回归，同时使得相邻样本权重随距离的远近而递减。
3.非参数回归模型建立
本文以车辆速度和车辆密度作为输入变量，车流量作为输出变量，利用LWLR方法建立短时交通流预测模型。首先对数据集进行划分，将其分为训练集和测试集，然后在训练集上利用LWLR方法进行模型训练，确定相应的带宽参数和核函数类型，最后将训练得到的模型在测试集上进行验证。
4.实验结果分析
本文利用实际交通流数据对所提出的短时交通流预测方法进行了实验验证。实验结果表明，该方法在短时交通流预测方面具有较好的准确性和稳定性，其预测精度高于传统的ARIMA、神经网络等方法。本文还对模型的带宽参数和核函数类型进行了参数优化，以提高预测模型的精度和稳定性。
结论：
本文基于非参数回归的思想，提出了一种短时交通流预测方法，该方法具有较好的适应性和预测能力，在实验中取得了很好的预测精度，表明该方法的可行性和有效性。未来的研究方向包括进一步优化模型参数，提高预测精度和稳定性，以及与实时交通情况相结合的交通流预测方法的研究。