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針對高速公路傳統(tǒng)的短時交通流預測方法適用數據規(guī)模小，全網預測效率較低，數據的時空關系被忽視等問題，提出一種結合了K近鄰（KNN）模型且面向高速大數據的短時交通流預測方法。首先，對模型的K值和距離度量進行調優(yōu)，利用交叉驗證進行模型參數的對比實驗;然后，考慮數據內在的業(yè)務時空關聯，建?；跁r空特性的特征向量;最后，在大數據環(huán)境下建立回歸預測模型，以最優(yōu)參數的模型實現預測。實驗結果表明，與傳統(tǒng)時間序列模型相比，所提方法一次可預測出全站點的流量，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（MDAPE）均有明顯減低，且具有良好的水平擴展性.
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