Långsiktiga trafikprognoser har blivit ett grundläggande och kritiskt arbete i forskningen om trafikstockningar. Den spelar en viktig roll när det gäller att minska trafikstockningarna och förbättra kvaliteten på trafikstyrningen. Enligt problemet med att långsiktiga trafikprognoser saknar systematiska och effektiva metoder föreslås i denna artikel en långsiktig modell för trafikprognoser som bygger på funktionell icke-parametrisk regression. I det funktionella ickeparametriska regressionsramverket introduceras autokorrelationsanalys (ACF) för att analysera den automatiska korreleringskoefficienten för trafikflödet för att välja tillståndsvektorn, och den funktionella huvudkomponentanalysen används också som avståndsfunktion för beräkning av proximiteter mellan olika tidsserier för trafikflöde. Experimenten baserade på trafikflödesdata i Pekings motorväg visar att den funktionella icke-parametriska regressionsmodellen överträffar prognosmetoderna när det gäller noggrannhet och effektivitet.
Baserat på SVM-metoden, Su et al. REF fann att analysmodellen är överlägsen prognostiserade tillvägagångssätt i exakthet och mycket effektivare.
Long-term forecasting oriented to urban expressway traffic situation
{'venue': None, 'journal': 'Advances in Mechanical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}