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基于Gaussian-支持向量回归机的高速公路短时交通量预测
引用本文:赵泽辉,康海贵,李明伟,周鹏飞,莫仁杰.基于Gaussian-支持向量回归机的高速公路短时交通量预测[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2011(6).
作者姓名:赵泽辉  康海贵  李明伟  周鹏飞  莫仁杰
作者单位:大连理工大学工程建设学部;河南省济邵高速公路有限公司;
基金项目:教育部博士点专项基金项目(批准号:200801411105); 河南省交通厅科技计划项目(批准号:200912)资助
摘    要:针对高速公路短时交通量的实时性、波动性和非线性的特点,将支持向量回归机(SVR)应用于高速公路短时交通量预测,并采用Gaussian损失函数来代替ε-不敏感损失函数,对原始序列进行降噪处理,为了更好的优选SVR模型参数,采用遗传算法(GA)进行参数优选,建立了基于GA优化的GA-Gaussian-SVR高速公路短时交通量预测模型,将本路段前几个时段交通量、天气因素和出行日期作为影响因素输入,结合实例进行了仿真预测.结果表明该方法可有效应用于高速公路短时交通量预测.

关 键 词:支持向量机  遗传算法  高斯函数  短时交通量预测  

Prediction of Freeway Short-term Traffic Flow Base on Gaussian-SVR
Zhao Zehui, Kang Haigui Li Mingwei Zhou Pengfei Mo Renjie.Prediction of Freeway Short-term Traffic Flow Base on Gaussian-SVR[J].journal of wuhan university of technology(transportation science&engineering),2011(6).
Authors:Zhao Zehui  Kang Haigui Li Mingwei Zhou Pengfei Mo Renjie
Institution:Zhao Zehui1,2) Kang Haigui1) Li Mingwei1) Zhou Pengfei1) Mo Renjie1)(Department of Engineering and Construction,Dalian University of Technology,Dalian 116024,China)1)(Henan Ji-Shao Expressway Co.Ltd,Jiyuan 454600,China)2)
Abstract:
Keywords:support vector machine  genetic algorithm  gaussian function  short-term traffic flow forecasting  
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