基于统计学习理论的交通流量时间序列预测

• 作者: 丁爱玲
• 来源期刊: 交通与计算机
• 学科: 工学
• 关键词: 统计学习理论 支撑矢量机 时间序列预测 交通流量
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 27-30
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 3837字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2002.02.007

摘要

针对城市交通"智能运输系统",提出了基于统计学习理论的交通流量时间序列预测,与传统统计学相比,统计学习理论能够在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力.它具有收敛速度快,有效避免局部最小点的特点.对某一实际路口机动车流量的实验结果验证了该方法的有效性和先进性,有望在交通流量时间序列预测方面得到广泛的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁爱玲		19	177	7.0	13.0