基于模糊信息粒化的机动车流量SVM预测方法

• 作者: 张永伟 李勇 潘巧波
• 来源期刊: 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 机动车 模糊信息粒化 支持向量机 流量预测
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 595-600
• 页数: 6页
• 分类号: U495
• 字数: 3235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0946.2019.05.018

摘要

以某路口全年小时级别的机动车流量为基础,提出了一种基于模糊信息粒化的支持向量机机动车流量预测方法.选取7个影响因素作为自变量,以当前小时的机动车流量作为因变量,利用前360天的8640组数据预测后5天上午8点的机动车流量.进行了数据的预处理,模糊信息粒化,利用支持向量机对粒化数据进行回归预测.后5天上午8点实际的机动车流量都在模糊粒子Low、R、Up预测的变化区间内,表明本预测方法是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李勇	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	119	1043	17.0	28.0
2	潘巧波		3	1	1.0	1.0
3	张永伟	安徽邮电职业技术学院通信工程系	2	1	1.0	1.0