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KNN算法的数据优化策略
引用本文:王新颖,隽志才,吴庆妍,孙元.KNN算法的数据优化策略[J].吉林大学学报(信息科学版),2010,28(3):309-313.
作者姓名:王新颖  隽志才  吴庆妍  孙元
作者单位:吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,交通学院,长春,130012;吉林大学,交通学院,长春,130012;上海交通大学,安泰经济与管理学院交通研究所,上海,200030;吉林大学,交通学院,长春,130012;吉林大学,计算机教学与研究中心,长春,130012
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%。

关 键 词:非参数回归  短时交通状态预测  KNN算法  层次化对象  自重复性

Data Optimization Strategy of KNN Algorithm
WANG Xin-ying,JUAN Zhi-cai,WU Qing-yan,SUN Yuan.Data Optimization Strategy of KNN Algorithm[J].Journal of Jilin University:Information Sci Ed,2010,28(3):309-313.
Authors:WANG Xin-ying  JUAN Zhi-cai  WU Qing-yan  SUN Yuan
Institution:1a. College of Computer Science and Technology|1b. College of Traffic;1c. Center for Computer Fundamental Education, Jilin University,Changchun 130012,China;2. Institute of Transportation Studies, Antai College of Economics &|Management,Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030,China
Abstract:In order to resolve the inefficient of the nonparametric-regressive model for short-term traffic state forecasting based on KNN(K-Nearest Neighbor)algorithm, the paper presents a data optimization strategy of KNN algorithm. Using time and space characteristics of traffic state, the author constructs traffic state vector with hierarchical object structure, and compresses the historical sample database because of the self-repeatability of traffic state. Experiment shows that the optimization strategy of database improves the efficiency of KNN algorithm.After the compressed data access time is shorter 8.66% than the pre-compressed.
Keywords:nonparametric-regressive  short-term traffic state forecast  K-nearest neighbors(KNN) algorithm  hierarchical object  self-repeatability  
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