基于PSO-SVM模型的南京市区交叉口交通流分析

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道路交叉口作为车辆汇集区域是交通研究的主要对象。利用南京市2010年9月出租汽车GPS数据,通过空间相关分析中Moran′I指数分析了南京市市区空间集聚情况,并利用BP神经网络、支持向量机(SVM)和粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)对空间集聚区域中主干道路形成的交叉口进行了交通流量预测。研究结果表明Moran′I指数能有效找出空间集聚区域,南京市区呈现明显的单中心集聚模式,主要集中在鼓楼区。利用三种模型对市中心交通量进行模拟,结果发现三种模型的相关系数都在0.7以上,但是相较BP神经网络与SVM方
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