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移动感知环境下基于CSA-SSVR的交通状态预测方法
被引量：
3
1
作者
夏卓群
罗君鹏
胡珍珍
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018年第8期1482-1487,共6页
相较于传统感知网络,移动群智感知网络在部署和维护成本上有着较大优势,在智能交通系统中得到了越来越多的应用。交通状态的预测对交通管理系统具有重要意义,从移动群智感知环境下获取的车速数据出发,以支持向量回归算法(SVR)为基础,引...
相较于传统感知网络,移动群智感知网络在部署和维护成本上有着较大优势,在智能交通系统中得到了越来越多的应用。交通状态的预测对交通管理系统具有重要意义,从移动群智感知环境下获取的车速数据出发,以支持向量回归算法(SVR)为基础,引入周期性算子,并采用布谷鸟算法(CSA)确定周期性SVR(SSVR)中的主要参数,提出了CSA-SSVR,对道路未来车速进行预测,据此判断道路的未来交通状态。实验表明,CSA-SSVR在移动群智感知环境下对于交通状态预测问题的准确性较高。
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关键词
移动群智感知网络
交通状态预测
SVR算法
布谷鸟算法
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职称材料
题名
移动感知环境下基于CSA-SSVR的交通状态预测方法
被引量：
3
1
作者
夏卓群
罗君鹏
胡珍珍
机构
长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室
长沙理工大学计算机与通信工程学院
国防科技大学计算机学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018年第8期1482-1487,共6页
基金
国家自然科学基金(61572514)
湖南省自然科学基金(14JJ7043)
湖南省交通厅科技进步与创新项目(201405)
文摘
相较于传统感知网络,移动群智感知网络在部署和维护成本上有着较大优势,在智能交通系统中得到了越来越多的应用。交通状态的预测对交通管理系统具有重要意义,从移动群智感知环境下获取的车速数据出发,以支持向量回归算法(SVR)为基础,引入周期性算子,并采用布谷鸟算法(CSA)确定周期性SVR(SSVR)中的主要参数,提出了CSA-SSVR,对道路未来车速进行预测,据此判断道路的未来交通状态。实验表明,CSA-SSVR在移动群智感知环境下对于交通状态预测问题的准确性较高。
关键词
移动群智感知网络
交通状态预测
SVR算法
布谷鸟算法
Keywords
mobile crowdsensing network
traffic state forecasting
SVR algorithm
cuckoo search algoritbm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
移动感知环境下基于CSA-SSVR的交通状态预测方法
夏卓群
罗君鹏
胡珍珍
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018
3
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