高速公路行程时间Bootstrap-KNN区间预测分析与实证

陈娇娜¹，张翔²，张生瑞³

1. 西安石油大学电子工程学院2. 中交第一公路勘察设计研究院有限公司3. 长安大学公路学院

摘 要：针对行程时间点预测不能描述预测结果的可信度问题,以高速公路收费系统作为基础数据源,提出基于Bootstrap的高速公路行程时间区间预测模型,通过范围概率（PICP）、预测区间平均宽度（MPIW）以及综合指标（CWC）反映区间预测性能.对预测模型建模和Bootstrap置信区间估计方法两个关键步骤进行分析和实证,比较小波神经网络和K最近邻两种常用数据驱动方法的预测误差,并分析4种Bootstrap置信区间估计方法的区间预测性能.在相同的置信水平下, Percentile Bootstrap-KNN模型的综合指标值CWC最小,说明该模型区间预测性能最佳.对陕西省高速公路某热点OD进行实例分析,结果表明,采用相同预测算法的区间预测比点预测的误差小,且预测区间宽度可以表征预测结果的可信度和参考价值.

关键词：交通工程;行程时间;Bootstrap;置信区间;K最近邻;区间预测;