基于多层K近邻的交通预测方法、存储介质及计算设备

本发明属于智能交通技术领域，公开了一种基于多层K近邻的交通预测方法、存储介质及计算设备，方法包括：S1、收集交通流量数据；S2、计算采样点间时间序列数据相关系数，采用K近邻算法选取个近邻并构建当前和历史状态向量；S3、根据欧氏距离采用K近邻算法选取个近邻；S4、计算采样点的交通流量数据的一阶差分值，构建当前状态向量和欧式距离近邻数据的振幅变化趋势向量；采用K近邻算法选取个近邻；S5、利用支持向量回归算法预测交通流量。本发明通过构建高相关的状态向量，并对状态向量进行欧式距离和振幅变化趋势的双重筛选，能够有效应对城市交通数据强非线性和随机性的特点，提高预测算法的精准度。