粗糙集關聯(lián)挖掘的路網(wǎng)交通流預測.pdf

1、交通流量預測是交通管理中的重要課題，也是解決交通問題的基礎，目前單點交通流量預測的研究已經(jīng)比較成熟，而對于路網(wǎng)交通流預測的研究非常匱乏，為了推進路網(wǎng)交通流預測的發(fā)展，本文在研究了大量相關算法之后，從一個新的角度提出了基于粗糙集關聯(lián)規(guī)則挖掘的路網(wǎng)交通流量預測模型，此模型中用到了單點交通流預測算法中的非參數(shù)預測算法，并對該算法提出了幾個改進的建議。
　　 本文所提出的路網(wǎng)交通流預測模型將路網(wǎng)依據(jù)各路段之間的相關性而劃分為多個子路網(wǎng)，

2、在子路網(wǎng)中找到一個與子路網(wǎng)內(nèi)各路段關聯(lián)最為緊密的關鍵路段，關鍵路段應用預測精確性高的非參數(shù)回歸算法預測其流量值，應用粗糙集數(shù)據(jù)挖掘技術挖掘出關鍵路段與非關鍵路段之間的關聯(lián)規(guī)則，從而根據(jù)這些關聯(lián)規(guī)則由關鍵路段的流量預測值推出子路網(wǎng)內(nèi)其他非關鍵路段的流量預測值。
　　 本文用JAVA語言實現(xiàn)了粗糙集挖掘算法，并使用了大量的數(shù)據(jù)對所提出的路網(wǎng)交通流預測模型進行驗證，證明此模型的預測精度較好。
　　 最后本文以路網(wǎng)交通流預測模型