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| 城市交通流量短时预测的支持向量机方法 | |
| 引用本文： | 陈军,高明.城市交通流量短时预测的支持向量机方法[J].黑龙江交通科技,2011(10):376-377. |
| 作者姓名： | 陈军 高明 |
| 作者单位： | 秦皇岛市抚宁汽车综合性能检测站 |
| 摘 要： | 提出基于支持向量机的短时交通流量预测模型,对城市交通本身固有的非线性、复杂性和不确定性进行综合考虑。结合实例数据,对基于支持向量机的预测模型和基于BP神经网络的预测模型进行比较。结果表明:基于支持向量机的预测模型模型在精度、收敛时间、泛化能力、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。 |
| 关 键 词： | 交通运输系统工程 交通流量预测 统计学习理论 支持向量机 BP神经网络 |
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