【摘 要】
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为了提高空中交通流量预测的准确性,研究了将支持向量机(support vector machine,SVM)应用于空中交通流量预测的方法,建立了基于SVM的自回归预测模型,讨论了模型参数确定等关
【出 处】
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为了提高空中交通流量预测的准确性,研究了将支持向量机(support vector machine,SVM)应用于空中交通流量预测的方法,建立了基于SVM的自回归预测模型,讨论了模型参数确定等关键问题。在SVM预测模型基础上,将SVM与多项式和鲁棒自回归预测模型结合,提出组合预测模型。利用北京周边空域实测流量数据进行的对比实验结果表明:SVM预测模型的预测误差小于5%,组合预测模型的预测误差小于2%,均优于多项式和鲁棒自回归预测模型;组合预测模型的预测精度和稳定性整体上又优于SVM预测模型。
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