【摘 要】
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为了提高短时交通流预测的精度,提出了基于奇异谱分析和组合核函数最小二乘支持向量机（CKF-LSSVM）的短时交通流预测模型。首先,采用奇异谱分析方法,滤除交通流序列的噪声成分。
【机 构】
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吉林大学交通学院,吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林大学吉林省道路交通重点实验室,山东高速公路股份有限公司
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为了提高短时交通流预测的精度,提出了基于奇异谱分析和组合核函数最小二乘支持向量机（CKF-LSSVM）的短时交通流预测模型。首先,采用奇异谱分析方法,滤除交通流序列的噪声成分。然后,使用降噪后的交通流数据训练CKF-LSSVM,并通过粒子群优化算法确定模型参数。最后,以厦门市的实测数据为基础,对预测模型进行实验验证和对比分析。结果表明：本文所构建模型具有较好的预测效果,能够有效提高短时交通流预测精度。
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