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針對高速公路傳統(tǒng)的短時交通流預(yù)測方法適用數(shù)據(jù)規(guī)模小，全網(wǎng)預(yù)測效率較低，數(shù)據(jù)的時空關(guān)系被忽視等問題，提出一種結(jié)合了K近鄰（KNN）模型且面向高速大數(shù)據(jù)的短時交通流預(yù)測方法。首先，對模型的K值和距離度量進行調(diào)優(yōu)，利用交叉驗證進行模型參數(shù)的對比實驗;然后，考慮數(shù)據(jù)內(nèi)在的業(yè)務(wù)時空關(guān)聯(lián)，建?；跁r空特性的特征向量;最后，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下建立回歸預(yù)測模型，以最優(yōu)參數(shù)的模型實現(xiàn)預(yù)測。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)時間序列模型相比，所提方法一次可預(yù)測出全站點的流量，單次運行速度快，效率提高了77%，平均絕對百分比誤差（MAPE）和絕對百分比誤差中位數(shù)（MDAPE）均有明顯減低，且具有良好的水平擴展性.
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