| 基于Lagrange支持向量回归机的短时交通流量预测模型的研究 |
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| 引用本文： | 刘艳忠,邵小健,李旭宏.基于Lagrange支持向量回归机的短时交通流量预测模型的研究[J].交通与计算机,2007,25(5):46-49. |
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| 作者姓名： | 刘艳忠 邵小健 李旭宏 |
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| 作者单位： | 1. 东南大学,南京,210096
2. 中国农业大学,北京,100083 |
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| 摘 要： | 在智能交通系统中,进行实时、准确的交通流预测是交通控制和交通流诱导的关键之一,直接影响交通控制和交通诱导的效果.基于支持向量机,提出了一种Lagrange支持向量回归机的交通流量短时预测模型,能够实现对交通流量的有效预测.仿真试验表明,Lagrange支持向量回归机具有良好的泛化性能、更快的迭代速度,预测结果优于改进的BP神经网络.
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| 关 键 词： | 交通流量 短时预测模型 支持向量机 Lagrange支持向量回归机 核函数 Lagrange 支持向量回归机 短时交通流量 预测模型 研究 Support Vector Regression Based Prediction Model 神经网络 改进 预测结果 迭代速度 泛化性能 仿真试验 支持向量机 效果 交通诱导 影响 交通流诱导 交通控制 |
| 修稿时间： | 2007-08-28 |
Short-term Traffic Flow Prediction Model Based on Lagrange Support Vector Regression |
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| LIU Yanzhong,SHAO Xiaojian,LI Xuhong.Short-term Traffic Flow Prediction Model Based on Lagrange Support Vector Regression[J].Computer and Communications,2007,25(5):46-49. |
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| Authors: | LIU Yanzhong SHAO Xiaojian LI Xuhong |
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| Institution: | 1.Southeast University, Nanjing 210096, China; 2.China Agricultural University, Beijing 100083, China |
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