基于主成分分析和支持向量机的道路网短时交通流量预测

• 作者: 姚智胜 岳昊 熊志华 邵春福
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通系统 短时交通流量预测 支持向量机 主成分分析 道路网
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 48-52
• 页数: 5页
• 分类号: U491.1
• 字数: 3919字
• 语种: 中文

摘要

将主成分分析和支持向量机回归相结合,进行道路网多断面的短时交通流量预测研究.首先,整理分析路网中多个断面交通流量数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;其次,根据主成分数据序列建立训练集训练支持向量机,并利用遗传算法优化参数;最后,输入支持向量机所需数据,得到主成分预测结果,转化为断面交通流量数据,从而预测道路网短时交通流量.采用城市快速路多断面数据进行实例分析,结果表明,该模型比单一断面预测方法的效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊志华	北京交通大学交通运输学院	30	716	16.0	26.0
2	邵春福	北京交通大学交通运输学院	184	3507	34.0	48.0
3	姚智胜	北京交通大学交通运输学院	15	627	11.0	15.0
4	岳昊	北京交通大学交通运输学院	26	465	11.0	21.0