基于改进支持向量机的交通流量预测算法研究

摘要：

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.

关键词：支持向量机、交通流、时间序列

所属期刊栏目：26

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金50578064

在线出版日期：2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：4-7