ABSTRACT Med utvecklingen av intelligenta transportsystem har uppskattningen av trafikflödet i stadsområden väckt stor uppmärksamhet hos forskare. Den aktuella och korrekta reseinformationen för stadsborna skulle kunna hjälpa användarna att planera sina resestrategier och förbättra de intelligenta transportsystemens operativa effektivitet. För närvarande är OD-flödena av stadsbor formulerade som en OD-matris, som används för att beteckna stadsbornas resemönster. I detta dokument, en enkel och effektiv modell, kallas NMF-AR, föreslås för att förutsäga OD matriser genom att kombinera den icke-negativa matris factorization (NMF) algoritm och Autoregressive (AR) modellen. De grundläggande egenskaperna hos reseflödena avslöjas först baserat på NMF-algoritmen. Därefter beräknas den ickelinjära tidsseriens koefficientmatris, extraherad från NMF-algoritmen, baserad på AR-modellen. Slutligen förutspår vi OD-matriser baserade på den uppskattade koefficientmatrisen och basmatrisen för NCF. Omfattande experiment har genomförts, i insamlade verkliga data om taxi GPS-information i Peking, för att jämföra vår föreslagna algoritm med några kända metoder, såsom olika typer av K-nearest grannalgoritmer, neurala nätverksalgoritmer och klassificeringsalgoritmer. Resultaten visar att vår föreslagna NMF-AR-algoritm har en effektivare förmåga att förutsäga OD-matriser än andra modeller. INDEX TERMS Ursprung-destinationsmatris, icke-negativ matris factorization, autoregressiv modell, GPS, förutsägelse.
Därför, den nyaste forskningen föreslås att kombinera den icke-negativa matris factorization (NMF) algoritm med Autoregressive (AR) modell för att förutsäga stadstrafikflödet REF.
A Hybrid Algorithm for Estimating Origin-Destination Flows
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}