摘要:
为了解决基于KNN(K-Nearest Neighbors)算法的非参数回归短时交通状态预测模型执行效率低的问题,提出了KNN算法的数据优化策略。通过对交通状态时空特性的研究,采用层次化对象构造交通状态向量,并根据交通状态的自重复性对历史样本数据库进行数据压缩。实验证明,优化策略提高了KNN算法的执行效率,经过压缩后的数据存取时间比压缩前缩短了8.66%。
中图分类号:
王新颖,隽志才,吴庆妍,孙 元. KNN算法的数据优化策略[J]. J4, 2010, 28(03): 309-.
WANG Xin-ying,JUAN Zhi-cai,WU Qing-yan,SUN Yuan. Data Optimization Strategy of KNN Algorithm[J]. J4, 2010, 28(03): 309-.