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论文类型：期刊论文

发表时间：2020-01-01

发表刊物：大连理工大学学报

卷号：60

期号：3

页面范围：293-299

ISSN号：1000-8608

关键字：交通流时间序列;Gamma分布;时间序列分割;非负主成分分析

摘要：准确获取交通流量变化点,对后续的交通流预测、分类及多时段控制具有重要意义.鉴于交通流时间序列的非负性及异方差性,采用Gamma分布拟合交通流时间序列,并对其进行有效分割.针对多元交通流时间序列,首先利用非负主成分分析方法实现降维并提取特征序列,之后利用最大似然估计得到Gamma分布参数,通过不同参数的Gamma分布拟合特征序列的不同片段,并由赤池信息准则(AIC)确定最优分割边界及分割阶数.实验结果表明,所建立的分割模型能够反映不同时段的交通流变化,与现有分割方法相比,取得了更好的分割结果.