[1]甘培生.基于张量填充的短时交通流预测算法[J].大众科技,2019,21(07):7-9.
　Short-Term Traffic Flow Prediction Algorithm Based on Tensor Completion[J].Popular Science & Technology,2019,21(07):7-9.
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基于张量填充的短时交通流预测算法()
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《大众科技》[ISSN:1008-1151/CN:45-1235/N]

卷:
21
期数:
2019年07
页码:
7-9
栏目:
信息技术与通信
出版日期:
2019-07-20

文章信息/Info

Title:
Short-Term Traffic Flow Prediction Algorithm Based on Tensor Completion
作者:
甘培生
（广西北部湾投资集团有限公司，广西 南宁 530000）
关键词:
高速公路; 短时交通流预测; 张量填充
Keywords:
expressway;  short-term traffic flow prediction;  tensor completion
文献标志码:
A
摘要:
短时间内挖掘和分析高速公路交通流数据，实时准确预测短时交通流状态，是建立有效的交通诱导系统，改善高速公路服务水平的有效措施。交通流具有明显的不确定性、随机性、复杂性及时空相关性，现有短时交通流预测模型在预测能力和精度上往往存在着不同程度的限制。研究基于张量理论，构建了多维度的动态张量模型，采用 HaLRTC 预测算法，并给出了算法的逻辑流程图。实验结果表明，HaLRTC 算法可通过挖掘数据规律同时完成一周七天的预测，具有更好的预测精度。
Abstract:
Mining and analyzing the traffic flow data of expressway in a short time and predicting the traffic flow state accurately inreal time are the effective measures for establishing an effective traffic guidance system and improving the service level of expressway.Traffic flow has obvious uncertainties, randomness, complexity and spatial-temporal correlation. The existing short-term traffic flowprediction models often have different degrees of limitations in prediction ability and accuracy. Based on tensor theory, amulti-dimensional dynamic tensor model is constructed. HaLRTC prediction algorithm is used and the logic flow chart of the algorithmis given. The experimental results show that the HaLRTC algorithm can complete the prediction of seven days a week at the same timeby mining data rules, and has better prediction accuracy.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2019-05-09【作者简介】甘培生（1984－），男，广西北部湾投资集团有限公司工程师，硕士，从事工程管理工作。
更新日期/Last Update: 2020-01-22