应用支持向量机的空中交通流量组合预测模型

• 作者: 崔德光 徐冰 耿睿
• 来源期刊: 清华大学学报（自然科学版）
• 学科: 航空航天
• 关键词: 空中交通管理 支持向量机 流量预测 组合预测方法
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 自动化
• 页码范围: 1205-1208
• 页数: 4页
• 分类号: V355.1
• 字数: 3951字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0054.2008.07.036

摘要

为了提高空中交通流量预测的准确性,研究了将支持向量机(support vector machine, SVM)应用于空中交通流量预测的方法,建立了基于SVM的自回归预测模型,讨论了模型参数确定等关键问题.在SVM预测模型基础上,将SVM与多项式和鲁棒自回归预测模型结合,提出组合预测模型.利用北京周边空域实测流量数据进行的对比实验结果表明: SVM预测模型的预测误差小于5%, 组合预测模型的预测误差小于2%, 均优于多项式和鲁棒自回归预测模型;组合预测模型的预测精度和稳定性整体上又优于SVM预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿睿	清华大学自动化系	10	177	7.0	10.0
2	崔德光	清华大学自动化系	26	860	18.0	26.0
3	徐冰	清华大学自动化系	7	414	4.0	7.0