吉林大学学报(信息科学版) ›› 2026, Vol. 44 ›› Issue (1): 185-191.
陈 艳
CHEN Yan
摘要: 针对在节假日期间公路交通压力增加, 直接应用采集的交通数据存在数据缺失和错误的缺陷, 进而影响 预测准确性的问题, 提出物联网技术下节假日公路交通拥堵状况预测算法。 该算法通过物联网技术, 实时采集 节假日公路交通数据, 并进行相关性分析以及组建相关路口集; 结合流量-占有率模型和径向基函数神经网络 模型, 修复交通流量, 并通过 K-means 聚类分析法对各个路段进行划分; 通过构建路网数据的压缩矩阵, 并 利用路网原始数据矩阵之间的映射关系, 获取节假日整个路网各个路段的交通预测结果。 实验结果表明, 所提 算法的效率系数(CE: Coefficient of Efficiency)取值趋近 1, 更贴近实际观测值。 证明所提算法在公路交通拥堵 状况预测方面具有良好的性能, 可以有效实现节假日公路交通拥堵状况预测。
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