【摘 要】
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实时、准确的交通流量预测是正在发展的智能交通系统的关键问题之一,对于交通控制和交通流诱导都有着直接的影响.提出一种基于支持向量机的交通流量实时预测模型,通过采用序
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实时、准确的交通流量预测是正在发展的智能交通系统的关键问题之一,对于交通控制和交通流诱导都有着直接的影响.提出一种基于支持向量机的交通流量实时预测模型,通过采用序贯最小优化算法,能够实现对交通流量的有效预测.应用实例表明,支持向量机具有良好的泛化性能,在输入信号混有10%噪声的情况下,支持向量机的鲁棒性更好,预测的平均误差为4.25%,预测结果优于BP神经网络和动态递归神经网络.
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