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基于时空权重相关性的交通流大数据预测方法被引量：1收藏 分享
作者：李欣 罗庆 孟德友
机构：河南财经政法大学中原经济区"三化"协调发展河南省协同创新中心;河南财经政法大学资源与环境学院
来源：《北京大学学报：自然科学版》  2017
关键词：交通流  大数据  分布式增量  路网相关性  STARIMA  
摘要：将分布式增量大数据聚合方法与交通流数据清洗规则相结合,可以为交通流预测分析提供更准确可靠的数据源。通过交通流在路网中的相关性分析,使用多阶路口转弯率构建空间权重矩阵,完成对STARIMA交通流预测模型的改进。实验结果表明...
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