Abstrakt. Förutsäga varaktigheten av incidenter är viktigt för effektiv trafiktillbudshantering i realtid (TIM). I den aktuella studien används algoritmen k-Nearest Neighbor (kNN) som en icke-parametrisk regressionsmetod för att utveckla en prognosmodell för trafiktillbudets varaktighet. Tillbudsuppgifter från 2008 om den tredje motorvägens huvudlinje i Peking samlas in från det lokala rapporterings- och avsändningssystemet för tillbud. Händelseplatserna fördelas slumpmässigt längs huvudlinjen, som är 48,3 km lång och har sex tvåvägsbanor med en enkelfilig daglig volym på mer än 10000 veh. Den huvudsakliga incidenttypen som används är sideswipe och den genomsnittliga incidenttiden är 32,69 min. Den senaste en fjärdedelen av incidentposterna väljs ut som testuppsättning. Vivatrat metod används för att filtrera avvikande data för träningssetet. Incident varaktighet tid anges som den beroende variabeln i Kruskal-Wallis test, och sex attribut identifieras som de viktigaste faktorerna som påverkar varaktighetstidens längd, som är "dag första skift", "weekday", "incident typ", "överbelastning", "incident grade" och "distans". Baserat på egenskaperna hos tidsfördelningens varaktighet testas och bevisas logtransformering av originaldata förbättra modellens prestanda. Olika avståndsmått och förutsägelsealgoritmer undersöks noggrant. Resultaten visar att kNN-modellen har bättre förutsägelsenoggrannhet med hjälp av vägt avståndsmått baserat på beslutsträd och vägd förutsägelsealgoritm. Den utvecklade prediktionsmodellen jämförs ytterligare med andra modeller baserade på samma datauppsättning. Resultaten visar att den utvecklade modellen kan få rimliga förutsägelseresultat, utom för prover med extremt kort eller lång varaktighet. En sådan förutsägelsemodell kan hjälpa TIM-teamen att uppskatta incidentens varaktighet och genomföra strategier för hantering av incidenter i realtid.
I Ref föreslogs en prognosmodell baserad på icke-parametrisk regressionsmetod.
Application of nonparametric regression in predicting traffic incident duration
{'venue': None, 'journal': 'Transport', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}