基于小波-SVR模型的短时交通量预测研究

• 作者: 徐娜 钱超
• 来源期刊: 公路交通技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 公路运输 小波-SVR模型 交通量预测 小波分析 SVR
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 交通工程
• 页码范围: 141-145
• 页数: 5页
• 分类号: U491.1+12
• 字数: 3376字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13607/j.cnki.gljt.2015.04.030

摘要

短时交通量预测是智能交通系统提供交通信息、诱导交通与制定控制策略的重要基础. 基于小波分析与支持向量回归机( SVR)预测,提出一种基于小波-SVR模型的高速公路短时交通量预测方法. 该方法采用小波分解与重构算法,将交通量原始信号分解为逼近信号和细节合成信号,利用SVR对2种信号分别进行建模分析,最后合成预测结果. 应用该方法可实现时间间隔为5 min的交通量预测. 实例分析表明:与直接应用SVR模型相比较,小波-SVR模型各项评价指标更优,其为交通量实时准确预测提供了更为科学的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱超	长安大学电子与控制工程学院	17	133	7.0	11.0
2	徐娜		7	41	4.0	6.0