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- [1] 城市道路交通流量短时预测研究.[D].范腾腾.北京交通大学.2012, 10
耦合AF-SVR的短时交通流量预测模型
被引：3
作者：
左霞
赵坚
机构：
[1] 大同煤炭职业技术学院教务处
来源：
关键词：
短时交通流量;
人工鱼群算法;
支持向量回归机;
BP神经网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
U491.14 [];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
交通流量预测是城市智能交通系统的重要研究内容之一,是缓解城市拥堵、实现智能交通管理和建设智慧城市的前提,基于短时交通流量的复杂性及非线性等特点,提出耦合AF-SVR的短时交通流量预测模型.模型结合了鱼群算法较好的并行搜索性能和支持向量回归机较好的非线性拟合能力,利用该模型对短时交通流量数据进行仿真实验,结果表明:模型较BP神经网络预测模型具有较高的预测精度,是短时交通流预测的一种有效方法.
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页数：5
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