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基于支持向量机回归的短时交通流预测模型
被引量：
92
1
作者
傅贵
韩国强
+1 位作者
逯峰
许子鑫
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期71-76,共6页
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...
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.
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关键词
交通控制
短时交通流
预测模型
机器学习
支持向量机回归
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职称材料
题名
基于支持向量机回归的短时交通流预测模型
被引量：
92
1
作者
傅贵
韩国强
逯峰
许子鑫
机构
华南理工大学计算机
科学
与工程学院
广州市交通管理科学技术研究所
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期71-76,共6页
基金
NSFC-广东省政府联合基金资助项目(U1035004)
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61003270)
+1 种基金
广州市科技计划重点支撑项目(11A11080267)
广东省计算科学重点实验室开放基金资助项目(201206005)
文摘
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.
关键词
交通控制
短时交通流
预测模型
机器学习
支持向量机回归
Keywords
traffic control
short-term traffic flow
forecasting model
machine learning
support vector machine regression
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
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1
基于支持向量机回归的短时交通流预测模型
傅贵
韩国强
逯峰
许子鑫
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
92
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