基于支持向量机回归的短时交通流预测模型

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摘要：将交通流预测的理论和方法引入交通控制系统,可提高交通控制系统对交通流变化的自适应能力.为此,文中通过引入核函数把短时交通流预测问题转化为高维空间中的线性回归问题,提出了基于支持向量机回归的短时交通流预测模型,并利用广州市交通流检测系统的数据进行实验.结果表明,文中模型的预测结果与实际数据相吻合,预测误差小于基于卡尔曼滤波的预测方法,从而验证了该模型的可行性和有效性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94312X/201309/47770069.html

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关键词：支持向量机 预测模型 交通流 向量机 卡尔曼滤波 交通控制 短时交通流 预测模型 机器学习 支持向量机回归