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统计学习理论的本质.[M].(美)VladimirN.Vapnik著;张学工译;.清华大学出版社.2000,
基于LS-SVM的交通流量时间序列预测
被引：43
作者：
张朝元
胡光华
徐天泽
机构：
[1] 云南大学数学系,云南大学数学系,云南警官学院云南昆明 ,云南昆明 ,云南昆明
来源：
关键词：
交通流量;
时间序列预测;
支持向量机;
最小二乘支持向量机;
正则化;
D O I：
暂无
中图分类号：
U491 [交通工程与交通管理];
学科分类号：
082301 [道路与铁道工程];
摘要：
针对城市交通"智能运输系统",本文提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法的交通流量时间序列预测,并给出了基于最小二乘支持向量机方法的算法.与传统的神经网络相比,此方法简单易实现.通过实验表明,此方法确实效果好,能取得较好的预测效果.
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