如何使用K邻近算法进行城市道路短时的交通预测的详细资料概述

　　为了提高城市道路交通状态预测的准确度，适应交通状态剧烈变化，提出了基于K邻近算法的实时交通预测框架。该框架以路段平均速度的时间序列构建特征向量，提出并应用差分序列考虑交通状态的幅度变化，滚动预测不同道路类型的短时交通状态。实验结果表明，增加差分序列的K邻近算法能准确地实现不同道路类型的短期交通状态预测；对比支持向量与随机森林算法，验证K邻近算法更适应交通状态变化剧烈的次干道交通预测。

　　交通状态预测解决如何在带有随机性和不确定性的交通变化中，根据多源异构的交通流数据，结合其他影响因素，进行数据的系统分析，找出其中的规律并建立相应的预测方法和模型，以预测未来的交通状态变化。短时交通状态预测的方法主要包括两类：构建以传统数学与物理方法为基础的预测模型和以现代科学技术与方法（如仿真技术、人工智能、控制理论）为基础的预测。

　　随着数据挖掘技术的发展与成熟，K 邻近算法（KNN 算法）具有结构简单、计算效率高的特点，获得越来越多的关注与研究。KNN 算法的相合性和收敛性在中得到有效验证；与利用高速公路收费站的进出口数据，根据全天不同时段的交通状况特征进行历史数据分段，采用KNN 算法实现高速公路短期行程时间预测；另一方面，KNN 算法易于与其他算法如核曲线（N-Curve）相结合，实现不同近邻的短时行程时间预测；然而，以上研究路段都是状态平稳的高速公路，缺乏对具有较高随机性与不确定性的城市道路的KNN 算法预测框架的研究与分析。

　　针对上述问题，本文提出基于KNN 算法的短期预测框架，并提出差分向量作为特征向量的扩充以考虑交通状态的急剧变化；结果表明，对比支持向量与随机森林方法，增加差分序列的KNN 算法适合预测非线性变化的交通流，实现更高精度的城市短时交通状态预测。