【摘 要】
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基于最小二乘支持向量机（Least squares support vector machine,LS-SVM）算法建立符合我国道路交通流特征的车辆跟驰模型,并用该模型模拟单车道道路上车辆的跟驰行为。采用NGSI
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室,综合运输四川省重点实验室
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基于最小二乘支持向量机（Least squares support vector machine,LS-SVM）算法建立符合我国道路交通流特征的车辆跟驰模型,并用该模型模拟单车道道路上车辆的跟驰行为。采用NGSIM提供的数据对LS-SVM模型进行仿真验证,将测试结果与传统的Gipps模型进行对比。结果表明：与Gipps模型相比,LS-SVM模型对应的各项误差指标精度均有明显改善,能够挖掘变量之间的潜在关系,弥补传统车辆跟驰模型的不足。
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