短时交通流预测方法研究

• 作者: 孙占全 徐梅 潘景山 郭牧
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 相关分析 支持向量机 交通流预测 智能交通
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2676-2678
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.09.031

摘要

交通流预测是智能交通系统的热门研究课题,如何构建合适的预测模型并选择合适的预测变量是交通流预测的关键.利用相关分析法来确定交通流预测变量,将选择的预测变量输入到非线性回归支持向量机,通过样本训练进行交通流预测,最后通过交通实例分析来验证该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘景山		15	282	8.0	15.0
2	郭牧		7	65	3.0	7.0
3	孙占全		8	110	6.0	8.0
4	徐梅		2	32	2.0	2.0