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基于支持向量回归机的交通状态短时预测方法研究
被引：48
作者：
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机构:
邵春福
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机构: 北京交通大学交通运输学院
高永亮
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机构: 北京交通大学交通运输学院
机构：
[1] 北京交通大学交通运输学院
来源：
关键词：
交通流短时预测;
支持向量回归机;
统计学习;
人工智能;
D O I：
暂无
中图分类号：
U491.14 [];
学科分类号：
摘要：
提出基于支持向量回归机的交通状态短时预测方法.具体的做法是,以交通检测器收集到某时刻前几时段及上下游前几时段的交通流量、占有率、平均速度等交通参数为输入,以对应时段交通流量为输出,选取核函数,对支持向量回归机进行训练.应用训练完成的支持向量回归机,输入交通流量、占有率、平均速度,来预测下时段的交通流量.最后,以某城市道路的实时数据来对模型进行验证,预测结果表明了模型的有效性.
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