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基于支持向量机的区域运量滚动预测模型
被引量：
6
1
作者
刘强
陆化普
+1 位作者
王庆云
张红亮
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期138-143,共6页
为寻求反映区域交通需求特性机理的运量预测方法,针对一般区域运量数据小样本的问题及其诱发因素的随机性和不可控制性,在分析区域交通需求特性及现有运量预测方法缺陷的基础上,采用以统计学习理论为基础的专门研究小样本情况下机器学...
为寻求反映区域交通需求特性机理的运量预测方法,针对一般区域运量数据小样本的问题及其诱发因素的随机性和不可控制性,在分析区域交通需求特性及现有运量预测方法缺陷的基础上,采用以统计学习理论为基础的专门研究小样本情况下机器学习规律的支持向量机,建立了区域运量预测支持向量机模型.该模型通过预测值与统计值不断交互,实现区域运量的滚动预测,避免了建立和求解非线性函数的过程.以京津冀区域客运量预测为例,验证建立模型的合理性.结果表明,基于支持向量机的区域运量滚动预测较传统的预测方法提高了预测精度.
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关键词
区域交通需求特性
区域
运量
支持向量机
滚动预测
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职称材料
题名
基于支持向量机的区域运量滚动预测模型
被引量：
6
1
作者
刘强
陆化普
王庆云
张红亮
机构
清华大学交通研究所
国家发展和改革委员会交通运输司
北京交通大学交通运输学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期138-143,共6页
基金
国家发展和改革委员会交通运输司资助项目
文摘
为寻求反映区域交通需求特性机理的运量预测方法,针对一般区域运量数据小样本的问题及其诱发因素的随机性和不可控制性,在分析区域交通需求特性及现有运量预测方法缺陷的基础上,采用以统计学习理论为基础的专门研究小样本情况下机器学习规律的支持向量机,建立了区域运量预测支持向量机模型.该模型通过预测值与统计值不断交互,实现区域运量的滚动预测,避免了建立和求解非线性函数的过程.以京津冀区域客运量预测为例,验证建立模型的合理性.结果表明,基于支持向量机的区域运量滚动预测较传统的预测方法提高了预测精度.
关键词
区域交通需求特性
区域
运量
支持向量机
滚动预测
Keywords
characteristics of regional transportation demand
regional transportation volume
support vector machine
rolling forecasting
分类号
U116.5 [交通运输工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的区域运量滚动预测模型
刘强
陆化普
王庆云
张红亮
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
6
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