Abstract-Robust och noggrann trafik förutsägelse är avgörande i moderna intelligenta transportsystem (ITS). En allmänt använd metod för kortsiktiga trafikprognoser är k-nearestgrannar (kNN). Det är dock problematiskt att välja rätt parametervärden för kNN. Även om många studier har undersökt detta problem, de inte beaktade alla parametrar för kNN på samma gång. Detta dokument syftar till att förbättra kNN-prediktionsnoggrannheten genom att justera alla parametrar samtidigt avseende dynamiska trafikegenskaper. Vi föreslår viktade parametertuples (WPT) för att beräkna vägt genomsnitt dynamiskt enligt flöde. Omfattande experiment utförs på ett års realtidsdata. Resultaten visar att flow-aware WPT kNN presterar bättre än manuellt avstämd kNN samt benchmarking metoder såsom extrem lutning öka (XGB) och säsongsbetonade autoregressiva integrerade glidande medelvärde (SARIMA). Det rekommenderas därför att dynamiska parametrar används för trafikflödet och att alla parametrar beaktas samtidigt.
En flödesmedveten ensemble metod viktade parameter tuples (WPT) föreslås rikta dynamiska flödesegenskaper REF.
Flow-aware WPT k-nearest neighbours regression for short-term traffic prediction
{'venue': '2017 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC)', 'journal': '2017 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}