基于支持向量回归机的交通状态短时预测方法研究
姚智胜
邵春福
高永亮
1.北京交通大学,交通运输学院,北京,1000442.北京交通大学,交通运输学院,北京,1000443.北京交通大学,交通运输学院,北京,100044
摘要：提出基于支持向量回归机的交通状态短时预测方法.具体的做法是,以交通检测器收集到某时刻前几时段及上下游前几时段的交通流量、占有率、平均速度等交通参数为输入,以对应时段交通流量为输出,选取核函数,对支持向量回归机进行训练.应用训练完成的支持向量回归机,输入交通流量、占有率、平均速度,来预测下时段的交通流量.最后,以某城市道路的实时数据来对模型进行验证,预测结果表明了模型的有效性.
关键词：交通流短时预测支持向量回归机统计学习人工智能
分类号：U491.112(交通工程与公路运输技术管理)
资助基金：国家科技攻关计划(2005BA414B02)中国科学院项目（非规范项目）(50578009)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 19-22 )
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