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摘要:
城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提.综合分析交通流量影响因素的基础上,进行多路段的交通流量预测研究,提出了基于最小二乘支持向量机的交通流量预测改进模型,并应用平安大街的流量数据进行实例验证.结果表明,该模型具有学习速度快、跟踪性能好及泛化能力强等优点,在交通流预测中更具有实用性和推广性.
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文献信息
篇名 基于最小二乘支持向量机的交通流量预测模型
来源期刊 北京交通大学学报 学科 交通运输
关键词 最小二乘支持向量机 交通流量 实时预测 多路段
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目 电气工程
研究方向 页码范围 114-117,136
页数 分类号 U491.14
字数 4072字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-0291.2011.02.021
五维指标
传播情况
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引文网络
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节点文献
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研究主题发展历程
节点文献
最小二乘支持向量机
交通流量
实时预测
多路段
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京交通大学学报
双月刊
1673-0291
11-5258/U
大16开
北京西直门外上园村3号
1975
chi
出版文献量(篇)
3626
总下载数(次)
7
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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