10.3963/j.issn.1674-4861.2008.02.002
基于改进支持向量机的交通流量预测算法研究
城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,如何实时准确的预测交通流量是实现智能交通诱导及控制的前提.结合交通流的时间序列特性,提出基于改进支持向量机的交通流预测算法,该算法能够克服神经网络预测的不足,对支持向量机算法在嵌入维数、核函数和参数选择上进行了改进.实验仿真结果表明,该算法具有很好的预测精度和适用性.
支持向量机、交通流、时间序列
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金50578064
2008-07-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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